Ai Engineer
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.Ha le carte in regola per avere successo? Le seguenti informazioni devono essere lette attentamente da tutti i candidati.ResponsibilitiesAnalizzare 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 FondamentaliOttima 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 & ToolsEsperienza operativa su cloud Microsoft Azure, Git,
pipeline CI/CD e configurazione d'ambiente.Competenze Trasversali & LingueCapacità 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 InquadramentoAssunzione a tempo indeterminato con applicazione del CCNL Metalmeccanica Industria (codice CNEL C011); retribuzione e livello commisurati all'esperienza maturata.Flessibilità e BenessereModalità di lavoro ibrida con possibilità di smart working fino al 40% in un contesto aziendale attento al work-life balance.Crescita ProfessionalePercorsi di formazione continua, piani di aggiornamento tecnologico e opportunità di confronto con team multidisciplinari su stack moderni. xysqume Contesto OrganizzativoInserimento in una Società Vantaggi solida, strutturata e orientata all'innovazione sostenibile e alla centralità delle persone.#ALIPRORETEB#J-18808-Ljbffr
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 FondamentaliOttima 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 & ToolsEsperienza operativa su cloud Microsoft Azure, Git,
pipeline CI/CD e configurazione d'ambiente.Competenze Trasversali & LingueCapacità 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 InquadramentoAssunzione a tempo indeterminato con applicazione del CCNL Metalmeccanica Industria (codice CNEL C011); retribuzione e livello commisurati all'esperienza maturata.Flessibilità e BenessereModalità di lavoro ibrida con possibilità di smart working fino al 40% in un contesto aziendale attento al work-life balance.Crescita ProfessionalePercorsi di formazione continua, piani di aggiornamento tecnologico e opportunità di confronto con team multidisciplinari su stack moderni. xysqume Contesto OrganizzativoInserimento in una Società Vantaggi solida, strutturata e orientata all'innovazione sostenibile e alla centralità delle persone.#ALIPRORETEB#J-18808-Ljbffr