Devops Ai Engineer
Pubblicato il 29-09-2026 - Experis in Bagno a Ripoli
NEVERHACK ( https://neverhack.Com/it ) è un gruppo francese specializzato in cybersecurity.Fondato nel 2021 e con sedi in 11 paesi, il gruppo conta oggi più di 1200 dipendenti in tutto il mondo.La nostra ambizione è quella di espanderci a livello internazionale per costruire un mondo digitale sicuro per tutti. È proprio grazie a questa robusto espansione che Siamo alla ricerca di un DevOps AI Engineer con esperienza medio/alta in ambito AI/ML e infrastrutture complesse, che supporti la realizzazione, l’orchestrazione e la gestione di un prototipo AI in ambiente controllato.La risorsa avrà l’obiettivo di riprodurre una versione ridotta e funzionale del modello AI che verrà successivamente portato in produzione, garantendo fin dalle fasi di prototipazione scalabilità, automazione, sicurezza e trasferibilità dell’architettura verso gli ambienti produttivi.La figura lavorerà a stretto contatto con System Integrator, team tecnici e stakeholder interni, contribuendo alla validazione dei requisiti e alla definizione delle soluzioni tecnologiche più appropriate.Responsabilità principaliRealizzare, configurare e orchestrare il prototipo AI in ambiente di test, assicurandone scalabilità, stabilità e trasferibilità verso la produzione.Progettare e gestire pipeline CI/CD per l’automazione del ciclo di sviluppo, test, versioning e deployment dei componenti AI.Automatizzare provisioning, configurazione e gestione dell’infrastruttura necessaria all’esecuzione del prototipo.Integrare modelli AI/ML, servizi applicativi, API e componenti infrastrutturali esistenti.Gestire containerizzazione e orchestrazione dei workload AI.Implementare meccanismi di monitoraggio, logging e troubleshooting, verificando performance, disponibilità e stabilità della soluzione.Prestare particolare attenzione agli aspetti di sicurezza,
gestione degli accessi e protezione degli asset e dei dati presenti nell’ambiente di test.Collaborare con il System Integrator e con i team interni per analizzare e validare i requisiti tecnici.Identificare criticità e proporre soluzioni tecniche durante le fasi di prototipazione.Documentare configurazioni, processi, pipeline e modalità di deployment, facilitando il successivo passaggio verso l’ambiente produttivo.Competenze tecniche richiestePython, con particolare riferimento a: scripting e automazione; integrazione tramite API; gestione di componenti e workflow AI/ML.Conoscenza ed esperienza nell'utilizzo di modelli AI/ML, inclusi gestione, configurazione, tuning e deployment.Esperienza con Docker e tecnologie di containerizzazione.Buona conoscenza di Kubernetes e dei principali concetti di orchestrazione dei workload.Esperienza nella progettazione e gestione di pipeline CI/CD.Ottima conoscenza di Git e dei principali strumenti di versioning e automazione.Esperienza nell'integrazione tra componenti AI/ML, applicazioni e infrastrutture.Conoscenza di strumenti e metodologie di monitoring, logging e troubleshooting.Familiarità con principi di Infrastructure as Code e automazione dell’infrastruttura costituisce un plus.SeniorityÈ richiesta una seniority medio/alta, la risorsa dovrà essere in grado di operare in autonomia,
prendere decisioni tecniche nell’ambito del proprio perimetro e affrontare problematiche non completamente predefinite.Requisiti aggiuntiviForte attitudine alla prototipazione rapida e alla sperimentazione tecnologica.Approccio problem solving e capacità di individuare autonomamente soluzioni a problemi tecnici complessi.Capacità di lavorare in autonomia e di interfacciarsi efficacemente con team tecnici interni ed esterni.Buone capacità di comunicazione e collaborazione.Orientamento alla documentazione e alla riproducibilità delle soluzioni realizzate.Nice to haveCostituiscono elementi preferenziali:Esperienza in ambito MLOps / LLMOps.Esperienza con LLM, GenAI o sistemi AI generativi.Conoscenza di framework e tool per il deployment e serving di modelli AI.Esperienza con ambienti cloud (AWS, Azure o GCP).Conoscenza di strumenti di Infrastructure as Code, come Terraform o Ansible.Esperienza con sistemi di observability e monitoring.Conoscenza di pratiche di security by design applicate a infrastrutture e workload AI.L'obiettivo principale della figura sarà trasformare il prototipo AI in una soluzione tecnicamente riproducibile, automatizzata e pronta a essere evoluta verso la produzione, riducendo al minimo le attività manuali e le criticità legate al successivo deployment produttivo.Cosa offriamoInserimento con percorsi strutturati di formazione e crescita.Ambiente stimolante in ambito cybersecurity e IT, con possibilità di sviluppo su progetti complessi.Modalità di lavoro remotaCCNL Metalmeccanico, ticket restaurant 8 €, welfare, RAL tra 45.000 € e 48.000 €Sede di lavoro: Remoto, con disponibilità a recarsi negli uffici di Milano, Torino, Bologna per riunioni di allineamento. Il processo di selezione prevede colloquio HR e 2 colloqui di carattere tecnico.