AI Engineer

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Overview 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’opportunità combina innovazione in AI Generativa e automazione intelligente in un contesto tecnologicamente avanzato.

Retribuzione / Benefits

Premio di produzione legato agli obiettivi aziendali Buoni pasto Welfare aziendale Lavoro da remoto fino a 10 giorni al mese 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 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 Databricks Azure OpenAI LLM frameworks e biblioteche per agenti

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