27 set - Bardi
Italgas
In questa posizione, contributorai alla progettazione, sviluppo e messa in produzione di soluzioni AI per sostenere le iniziative del Gruppo Italgas. Lavorerai con team Data, IT, Business e partner tecnologici per garantire soluzioni scalabili e sicure integrate negli ecosistemi aziendali. Avrai responsabilità di progettare architetture AI/ML, pipeline MLOps e agenti intelligenti che supportano processi aziendali. L’possibilità combina innovazione in AI Generativa e automazione intelligente in un contesto tecnologicamente avanzato.Si assicuri di leggere attentamente le informazioni relative a questa opportunità prima di inviare la sua candidatura.Retribuzione / BenefitsPremio di produzione legato agli obiettivi aziendaliBuoni pastoWelfare aziendalePiano di Azionariato DiffusoFormazione continua sulle tecnologie emergenti e AIResponsabilitàProgettare e sviluppare soluzioni AI/ML con Databricks e Azure OpenAI dalla prototipazione al rilascio in produzioneRealizzare architetture RAG e sistemi di Vector Search per knowledge management e interrogazione documentaleImplementare pipeline MLOps per training, valutazione, deployment, monitoraggio e aggiornamento dei modelliSviluppare e orchestrare agenti AI e workflow integrati nei processi aziendaliGarantire integrazione delle capacità AI via API,
gateway e servizi cloudDefinire e applicare standard di sicurezza, governance e data protectionContribuire all’evoluzione della piattaforma AI aziendale e alle best practice tecnologicheSupportare sperimentazione su nuove tecnologie e casi d’uso di AI generativaRequisiti fondamentali3-5 anni di esperienza come AI Engineer, ML Engineer o ruoli analoghi in contesti enterpriseLaurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affiniConoscenza Databricks e Azure Microsoft FoundryEsperienza con framework ML e librerie per sviluppo di agenti e applicazioni basate su LLMConoscenza architetture xysqume RAG, retrieval e orchestrazione di agenti AICompetenze MLOps e familiarità con CI/CD, monitoring e model lifecycle managementOttima conoscenza di Python e buona conoscenza di SQLFamiliarità con ambienti cloud Azure e strumenti di osservabilitàTitoli preferenziali: Docker, Kubernetes, architetture event-driven, certificazioni Databricks o Azure AIorientamento al risultatoautonomia e collaborazione con team multidisciplinariapproccio analitico e attenzione al dettaglioLLM frameworks e biblioteche per agentiCreare un avviso di lavoro per questa ricerca#J-18808-Ljbffr
28 set - Brignano Superiore
IT.COR
28 set - Lecco
Tradergy
28 set - Genova
IT.COR
28 set - Sassari
Tradergy