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Expert Ai Engineer – Bip Ai Lab

Pubblicato il 25-10-2026 - Business Integration Partners in Emilia-Romagna

Overview
In questo ruolo, avrai la responsabilità di guidare la visione tecnologica e la roadmap di piattaforme AI/MLOps e GenAI enterprise.
Lavorerai in un contesto internazionale e multidisciplinare, collaborando strettamente con Research, Engineering e Delivery per tradurre requisiti di business in soluzioni tecnologiche ad alto valore.
Ti occuperai di progettare ecosistemi MLOps complessi, governance dei modelli e conformità normativa, contribuendo a trasformare la ricerca in risultati concreti.
È un'possibilità di leadership tecnica e mentorship per far crescere una practice AI avanzata in un contesto di innovazione continua.
Retribuzione / Benefits
Formazione e crescita professionale
Flessibilità e work-life integration
Salute e benessere
Supporto genitorialità e politiche inclusive
Ambiente etico e pari opportunità
Responsabilità
Definire la visione tecnologica e la roadmap delle piattaforme AI/MLOps e GenAI a livello di gruppo e per i clienti
Orchestrare design di ecosistemi MLOps e LLMOps multi-cloud e hybrid-cloud, garantendo scalabilità e gestione dei costi
Stabilire linee guida, standard di engineering e pattern di sviluppo sicuri e scalabili per l'intero lifecycle dei modelli (Real-Time, Batch, Streaming, LLM/SLM, RAG)
Supervisionare sistemi di Model Governance, AI etico (Responsible AI),



Explainability (XAI) e auditabilità in produzione
Interagire con clienti e stakeholder per tradurre requisiti strategici in architetture di alto valore
Assicurare Tech Leadership e mentorship trasversale promuovendo best practice e iniziative di R&D; su tecnologie emergenti
Requisiti fondamentali
Oltre 6 anni di esperienza in ML Engineering, MLOps, AI Architecture o Cloud Software Architecture con focus sull'industrializzazione dell'AI
Esperienza nella progettazione e erogazione di piattaforme ML/AI enterprise su scala industriale e contesti mission-critical
Padronanza dell'ecosistema Cloud-Native (Kubernetes, Terraform/IaC, Service Mesh, CI/CD avanzato) per workload di AI distribuita e deep learning
Eccellente padronanza di Python e conoscenza avanzata di framework di orchestrazione per modelli tradizionali e generativi
Solida gestione della sicurezza dei dati, IAM, isolamento workload AI, Zero Trust e governance dell'AI
Ottime doti di comunicazione tecnica, negoziazione e problem solving strategico; interfaccia con figure di alto livello
comunicazione tecnica
negoziazione
problem solving strategico
MLOps / AI Architecture
GenAI platforms
multi-cloud design (Azure, AWS, GCP)

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