08 ott - Italia
GIELLE INFORMATICA
pGielle Informatica Srl, società di consulenza informatica da oltre 40 anni, che vanta una lunga esperienza nella ricerca e nella selezione di personale ICT, ricerca per proprio cliente un/una AI Infrastructure Engineer Full remote /ppLa risorsa sarà responsabile dell’ installazione, configurazione e gestione dell’infrastruttura Azure e on-premises per l’esecuzione di modelli Mistral e altri LLM , occupandosi di GPU server, Linux, Docker, Kubernetes, networking, security, Azure AI Foundry, model serving, vector database, monitoring, backup e automazione tramite Infrastructure as Code. /ph3Competenze richieste /h3ulliInfrastructure Administration /liliAzure Infrastructure: subscriptions, resource groups, networking, subnets, NSGs, private endpoints, managed identities, RBAC e Azure Monitor; /liliAzure AI Foundry: configurazione di environments, endpoints, model connections, accessi, logging e monitoring; /liliGPU machines: selezione e configurazione di VM/server, gestione VRAM, NVIDIA drivers, CUDA, cuDNN e utilizzo GPU; /liliLinux: amministrazione avanzata, networking, storage, processi, permissions, systemd, troubleshooting e hardening; /liliDocker: creazione e gestione di container per modelli, API, vector database e monitoring tools; /liliKubernetes: preferibilmente AKS e Kubernetes on-premises; deployment, Helm, ingress, secrets, autoscaling, persistent volumes e GPU scheduling; /liliServing LLMs: installazione e gestione di strumenti quali vLLM, Hugging Face TGI, Ollama o framework equivalenti; /liliMistral on-premises: download e gestione dei modelli, quantisation, inference configuration, updates, rollbacks e resource management; /liliVector storage e database: Azure AI Search, pgvector, Qdrant, Milvus o tecnologie simili; /liliInfrastructure as Code: Terraform, Bicep o Ansible; /liliCI/CD: Azure DevOps per il deployment di infrastruttura, repository e configurazioni; /liliMonitoring e logging: metriche GPU e CPU, memory, latency, throughput, errors, queues,
token usage e service availability; /liliBackup e Disaster Recovery: recovery procedures, redundancy, data management e regular testing. /li /ulh3Security /h3pÈ richiesta esperienza nella gestione di: /pulliSecrets tramite Azure Key Vault o sistemi equivalenti; /liliTLS certificates e key management; /liliIdentities, roles e principio del least privilege ; /liliNetwork segmentation; /liliPrivate access ai servizi Azure; /liliHardening dei server Linux; /liliScanning delle Docker images; /liliPatching e aggiornamento dei componenti; /liliAuditing e access logging; /liliProtezione di documenti e prompt contenenti dati confidenziali. /li /ulh3Attività /h3pIl candidato dovrà essere in grado di: /pulliConfigurare da zero un GPU server on-premises ; /liliConfigurare NVIDIA drivers, CUDA e container runtimes; /liliEseguire Mistral tramite un inference server ; /liliEsporre il modello tramite API sicure; /liliInstallare e configurare un vector database; /liliConfigurare ambienti separati di development, testing e production; /liliMonitorare performance e availability; /liliEffettuare troubleshooting e supportare gli utenti; /liliDiagnosticare problematiche relative a GPU memory, latency, networking e storage; /liliAutomatizzare il provisioning tramite Terraform, Bicep o Ansible; /liliDefinire procedure di updates, rollbacks e disaster recovery. /li /ulh3Certificazioni /h3pCostituiscono titolo preferenziale: /pulliAZ-104 – Azure Administrator /liliAI-300 – Machine Learning Operations Engineering Associate /li /ulpTipologia di collaborazione: Partita IVA /ppTariffa: sarà concordata in base all esperienza e competenze del candidato. /ppAi sensi del D.Lgs. 196/03 e dell art. 13 del GDPR (Regolamento UE 2016/679), i candidati sono invitati a prendere visione dell informativa sul trattamento dei dati personali. /ppLa ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L.903/77 e L.125/91), nonché a persone di tutte le età e nazionalità, ai sensi dei D.Lgs. 215/03 e 216/03. /p #J-18808-Ljbffr
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