AI Engineering Manager (Full-Stack) - Milano
Pubblicato il 29-09-2026 - PwC Italy in Turbigo
Entra a far parte della practice Data&Cloud; di PwC Italy e diventa:
I candidati sono invitati a leggere attentamente tutti gli elementi di questo annuncio. La preghiamo di inviare la sua candidatura tempestivamente.
AI Engineering Manager Full-Stack
Descrizione del ruolo
Entrando nel team AI Engineering di PwC come profilo Senior, avrai un ruolo chiave nella guida di programmi di trasformazione digitale complessi per primari player nei settori Automotive & Industrial Manufacturing, Consumer Markets, Energy & Utilities, Healthcare, Financial Services e Telco & Media.
Sarai responsabile della progettazione architetturale, della leadership tecnica e del coordinamento di team multidisciplinari , contribuendo alla definizione di soluzioni AI e Data Engineering scalabili, innovative e ad alto impatto sul business.
Responsabilità principali
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- Guidare workshop con i clienti per identificare possibilità di trasformazione AI e tradurre esigenze di business in architetture scalabili e robuste
- Disegnare e supervisionare la realizzazione di data platform e pipeline complesse su ambienti cloud (AWS, Azure, GCP, Palantir, Databricks)
- Definire standard architetturali, best practice e framework di sviluppo per soluzioni AI e Data Engineering
- Governare processi CI/CD/CT,
DevOps e MLOps assicurando automazione, monitoraggio e continuità operativa
- Progettare e validare soluzioni avanzate di Generative AI (LLM, RAG, Agentic AI, AI copilots, chatbot enterprise)
- Supervisionare lo sviluppo di soluzioni end-to-end, dalla data ingestion fino alle interfacce utente (React, Streamlit, low-code)
- Contribuire ad attività di pre‑sales, proposal e definizione di roadmap tecnologiche, oltre che alla gestione del team dal punto di vista operativo e di crescita
Requisiti richiesti
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- Laurea in discipline STEM (preferibilmente Informatica, Ingegneria xjncmbx Informatica, Matematica, Statistica)
- Esperienza pluriennale in AI Engineering, Data Engineering o ML Engineering
- Conoscenza approfondita di Python, Spark/PySpark, SQL e architetture distribuite
- Esperienza consolidata su almeno una piattaforma cloud (AWS, Azure, GCP, Palantir, Databricks)
- Competenza avanzata in Generative AI (LLM, Prompt Engineering avanzato, RAG, Agentic AI, orchestrazione multi‑agent)
- Conoscenza di framework per lo sviluppo di soluzioni agentiche (LangChain, LangGraph, Anno, Google ADK, Microsoft Agent Framework)
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