28 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 / Benefits
- - Premio di produzione legato agli obiettivi aziendali
- Buoni pasto
- Welfare aziendale
- Piano di Azionariato Diffuso
- Formazione continua sulle tecnologie emergenti e AI
Responsabilità
- - Progettare e sviluppare soluzioni AI/ML con Databricks e Azure OpenAI dalla prototipazione al rilascio in produzione
- Realizzare architetture RAG e sistemi di Vector Search per knowledge management e interrogazione documentale
- Implementare pipeline MLOps per training, valutazione, deployment, monitoraggio e aggiornamento dei modelli
- Sviluppare e orchestrare agenti AI e workflow integrati nei processi aziendali
- Garantire integrazione delle capacità AI via API,
gateway e servizi cloud
- Definire e applicare standard di sicurezza, governance e data protection
- Contribuire all’evoluzione della piattaforma AI aziendale e alle best practice tecnologiche
- Supportare sperimentazione su nuove tecnologie e casi d’uso di AI generativa
Requisiti fondamentali
- - 3-5 anni di esperienza come AI Engineer, ML Engineer o ruoli analoghi in contesti enterprise
- Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini
- Conoscenza Databricks e Azure Microsoft Foundry
- Esperienza con framework ML e librerie per sviluppo di agenti e applicazioni basate su LLM
- Conoscenza architetture xysqume RAG, retrieval e orchestrazione di agenti AI
- Competenze MLOps e familiarità con CI/CD, monitoring e model lifecycle management
- Ottima conoscenza di Python e buona conoscenza di SQL
- Familiarità con ambienti cloud Azure e strumenti di osservabilità
- Titoli preferenziali: Docker, Kubernetes, architetture event-driven, certificazioni Databricks o Azure AI
- orientamento al risultato
- autonomia e collaborazione con team multidisciplinari
- approccio analitico e attenzione al dettaglio
- LLM frameworks e biblioteche per agenti
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