30 ott - Pordenone
ALI professional
Description Ali Professional, divisione specializzata nella ricerca e selezione di profili Middle e Top Management di Ali Group, supporta una prestigiosa realtà italiana leader nei servizi B2B e soluzioni digitali per il mondo professionale e consulenziale. L'azienda affianca decine di migliaia di studi professionali sul territorio nazionale integrando software gestionali avanzati, consulenza specialistica e innovazione di processo. Il polo tecnologico interno conta oltre 120 professionisti suddivisi in team specializzati tra sviluppo software, R&D;, DevOps, Operations e Design. Per il potenziamento dell'area di Intelligenza Artificiale ricerchiamo un/una AI Engineer con una solida preparazione nello sviluppo software backend e nell'integrazione di modelli AI in contesti enterprise. La persona selezionata lavorerà con un approccio AI as a Service, ( è gradita una esperienza in questa ottica di servizio piuttosto che da data scientist), seguendo l'intero ciclo di vita applicativo (progettazione, deploy, monitoraggio e manutenzione) su infrastrutture cloud e on-premise, con particolare focus su Natural Language Processing, Large Language Models, OCR e gestione documentale semantica. Responsibilities
* Analizzare i requisiti di business e tradurli in architetture software scalabili e pipeline AI ad alta affidabilità.
* Progettare, sviluppare e ottimizzare servizi backend e API di inferenza per modelli di Machine Learning e Deep Learning.
* Gestire il deployment, la configurazione e il monitoraggio continuo dei servizi su cloud Microsoft Azure e ambienti on-premise.
* Valutare i trade-off tecnici e architetturali tra tempi di rilascio, costi computazionali, latenza e manutenibilità.
* Garantire elevati standard di qualità del codice attraverso refactoring, testing automatizzato, code review e strumenti di osservabilità/logging.
* Collaborare alla definizione delle best practice interne e redigere documentazione tecnica, analisi di fattibilità e PoC a supporto dei team di sviluppo e dei Product Owner. Titolo di studio: Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, AI, Matematica, Fisica, Statistica o percorsi affini.
Esperienza:
Dai 4 ai 6 anni di esperienza in ruoli quali AI Engineer, Machine Learning Engineer o MLOps Engineer. Competenze Tecniche Fondamentali:
* Ottima padronanza di Python e dei principi di architettura software backend.
* Comprovata esperienza nella gestione end-to-end di progetti AI: sviluppo di API REST, validazione del dato, unit/integration testing e monitoraggio in produzione.
* Conoscenza pratica di framework ML/DL (preferibilmente PyTorch).
* Competenza su database relazionali e linguaggio SQL. Cloud & Tools: Esperienza operativa su cloud Microsoft Azure, Git, pipeline CI/CD e configurazione d'atmosfera.
Competenze Trasversali & Lingue:
* Capacità di lavorare in autonomia, accuratezza e orientamento al risultato.
* Ottime doti comunicative e attitudine al dialogo costruttivo con stakeholder tecnici e di business.
* Conoscenza fluente della lingua italiana (livello C1 o superiore). Requisiti preferenziali (Nice to have)
* Competenze su NLP, embedding, database vettoriali, motori di ricerca semantica, architetture RAG e gestione/serving di LLM (anche on-premise).
* Utilizzo di framework per l'inferenza e il serving di modelli come FastAPI o LitServe.
* Familiarità con strumenti MLOps e monitoring (es. MLflow, LakeFS, Azure DevOps).
* Conoscenza di OpenShift, container orchestration e strumenti IaC (Terraform).
* Nozioni di sviluppo backend con tecnologia .
NET / C#.
* Dimestichezza con la redazione di Architecture Decision Records (ADR).
* Contratto e Inquadramento: Assunzione a tempo indeterminato con applicazione del CCNL Metalmeccanica Industria (codice CNEL C011); retribuzione e livello commisurati all'esperienza maturata.
* Flessibilità e Benessere: Modalità di lavoro ibrida con possibilità di smart working fino al 40% in un contesto aziendale attento al work-life balance.
* Crescita Professionale: Percorsi di formazione continua, piani di aggiornamento tecnologico e opportunità di confronto con team multidisciplinari su stack moderni.
* Contesto Organizzativo: Inserimento in una Società Benefit solida, strutturata e orientata all'innovazione sostenibile e alla centralità delle persone. #J-18808-Ljbffr