AI Infrastructure Engineer
Pubblicato il 30-10-2026 - GIELLE INFORMATICA in Bardi
Gielle 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
È questo il prossimo passo nella sua carriera? Scopra se è il candidato/la candidata ideale leggendo la panoramica completa qui sotto.
La 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.
Competenze richieste
- Infrastructure Administration
- Azure Infrastructure: subscriptions, resource groups, networking, subnets, NSGs, private endpoints, managed identities, RBAC e Azure Monitor;
- Azure AI Foundry: configurazione di environments, endpoints, model connections, accessi, logging e monitoring;
- GPU machines: selezione e configurazione di VM/server, gestione VRAM, NVIDIA drivers, CUDA, cuDNN e utilizzo GPU;
- Linux: amministrazione avanzata, networking, storage, processi, permissions, systemd, troubleshooting e hardening;
- Docker: creazione e gestione di container per modelli, API, vector database e monitoring tools;
- Kubernetes: preferibilmente AKS e Kubernetes on-premises; deployment, Helm, ingress, secrets, autoscaling, persistent volumes e GPU scheduling;
- Serving LLMs: installazione e gestione di strumenti quali vLLM, Hugging Face TGI, Ollama o framework equivalenti;
- Mistral on-premises: download e gestione dei modelli, quantisation, inference configuration, updates, rollbacks e resource management;
- Vector storage e database: Azure AI Search, pgvector, Qdrant, Milvus o tecnologie simili;
- Infrastructure as Code: Terraform, Bicep o Ansible;
- CI/CD: Azure DevOps per il deployment di infrastruttura,
repository e configurazioni;
- Monitoring e logging: metriche GPU e CPU, memory, latency, throughput, errors, queues, token usage e service availability;
- Backup e Disaster Recovery: recovery procedures, redundancy, data management e regular testing.
Security
È richiesta esperienza nella gestione di:
- Secrets tramite Azure Key Vault o sistemi equivalenti;
- TLS certificates e key management;
- Identities, roles e principio del least privilege ;
- Network segmentation;
- Private access ai servizi Azure;
- Hardening dei server Linux;
- Scanning delle Docker images;
- Patching e aggiornamento dei componenti;
- Auditing e access logging;
- Protezione di documenti e prompt contenenti dati confidenziali.
Attività
Il candidato dovrà essere in grado di:
- Configurare da zero un GPU server on-premises ;
- Configurare NVIDIA drivers, CUDA e container runtimes;
- Eseguire Mistral tramite un inference server ;
- Esporre il modello tramite API sicure;
- Installare e configurare un vector database;
- Configurare ambienti separati di development, testing e production;
- Monitorare performance e availability;
- Effettuare troubleshooting e supportare gli utenti;
- Diagnosticare problematiche relative a GPU memory, latency, networking e storage;
- Automatizzare il provisioning tramite Terraform, Bicep o Ansible;
- Definire procedure di updates, rollbacks e disaster recovery.
Certificazioni
Costituiscono titolo preferenziale:
- AZ-104 – Azure Administrator
- AI-300 – Machine Learning Operations Engineering Associate
Tipologia di collaborazione: Partita IVA
Tariffa: sarà concordata in base all esperienza e competenze del candidato. xlwpduy
Ai 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.
La 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.