AWS Data
Porta la tua visione innovativa in Accenture Grazie alla tua esperienza, potrai reinventare interi settori di mercato, lavorando con le aziende più importanti a livello mondiale. Dai forma al futuro del business e della tecnologia, sviluppando soluzioni all'avanguardia in grado di generare recente valore. All'interno del Reinvention Partner Digital Core aiutiamo i clienti a reinventare la loro digital foundation, inclusa la strategia e l'architettura tecnologica, i dati e l'AI, la modernizzazione e la gestione delle applicazioni, l'infrastruttura, i dati e il cloud. Il tuo ruolo e le tue prospettive: Come AWS Data & AI Engineering Consultant, supporterai programmi di trasformazione digitale per clienti nazionali e internazionali, aiutandoli a valorizzare dati, processi e applicazioni attraverso tecnologie cloud-native, Data Platform moderne, Machine Learning, Generative AI e Agentic AI. Lavorerai all'interno di team multidisciplinari composti da Cloud Architect, Data Engineer, AI Engineer, Software Engineer, Security Specialist ed esperti di Platform Engineering, contribuendo alla realizzazione di ecosistemi Data & AI scalabili, sicuri, governati e pronti a supportare l'adozione dell'intelligenza artificiale su larga scala. Cerchiamo professionisti pragmatici, curiosi e orientati alla delivery, capaci di combinare competenze di data engineering, software engineering e artificial intelligence per trasformare esigenze di business in soluzioni innovative e ad alto impatto. In particolare potrai:
• Progettare e sviluppare piattaforme Data & AI su AWS adottando architetture cloud-native, lakehouse e data product-oriented.
• Realizzare pipeline di data ingestion, ETL/ELT e integrazione dati provenienti da sistemi enterprise, applicazioni, API e fonti cloud.
• Disegnare dataset, modelli dati, semantic layer e data product governati a supporto di Analytics, Machine Learning e Artificial Intelligence.
• Implementare soluzioni basate su Amazon SageMaker, AWS Glue, Lake Formation e servizi AWS dedicati alla gestione del dato.
• Sviluppare e industrializzare modelli di Machine Learning supportandone l'intero ciclo di vita, dalla sperimentazione fino alla messa in produzione.
• Progettare e implementare applicazioni di Generative AI basate su foundation models e Large Language Models utilizzando pattern quali Retrieval Augmented Generation (RAG), tool use e grounding.
• Disegnare e sviluppare architetture Agentic AI single-agent e multi-agent utilizzando Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore e pattern avanzati di orchestrazione, tool integration e human oversight.
• Implementare pratiche di MLOps e LLMOps per garantire automazione, tracciabilità e affidabilità delle soluzioni AI in produzione.
• Valutare qualità, affidabilità e performance delle soluzioni AI attraverso evaluation framework, testing automatizzato e monitoraggio continuo.
• Collaborare con stakeholder tecnici e di business per tradurre requisiti funzionali e non funzionali in soluzioni efficaci, scalabili e sicure.
• Collaborare con clienti e stakeholder di business nell'identificazione di use case Data & AI ad alto valore, supportandone la definizione, la prioritizzazione e l'industrializzazione.
• Partecipare alla definizione di standard, acceleratori, asset riutilizzabili e best practice per lo sviluppo di soluzioni Data & AI su AWS. La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata.
Per la presente posizione è previsto un livello di inquadramento B2 nel CCNL Metalmeccanico (C011). La fascia di retribuzione annua lorda prevista è compresa tra 33.058,74 € e 50.500 €. Le tue caratteristiche:
• Diploma o Laurea in discipline tecnico-scientifiche.
• Almeno 4 anni di esperienza in Data Engineering, Analytics, Machine Learning o Artificial Intelligence.
• Almeno 3 anni di esperienza nella realizzazione di soluzioni AWS Data & AI.
• Ottima conoscenza di Python e SQL.
• Esperienza con pipeline dati e processi ETL/ELT.
• Esperienza nella modellazione dati e progettazione di Data Platform.
• Esperienza con AWS Glue, Athena, Lake Formation, Redshift o servizi equivalenti.
• Esperienza nello sviluppo o integrazione di soluzioni Machine Learning e Generative AI.
• Conoscenza delle principali metodologie MLOps e LLMOps.
• Capacità di interagire con stakeholder tecnici e business. Costituiscono un plus:
• Esperienza con servizi AWS per Artificial Intelligence e Generative AI quali Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI, Amazon Q e servizi AI managed.
• Esperienza nella progettazione di architetture Retrieval Augmented Generation (RAG), Knowledge Bases e AI Agents.
• Esperienza con framework AI applicativi quali LangChain, LangGraph, CrewAI o equivalenti.
• Familiarità con tecniche di prompt engineering, model evaluation e AI governance.
• Esperienza con piattaforme Lakehouse e Modern Data Platform.
• Conoscenza di strumenti di data visualization e analytics.
• Esperienza su ecosistemi Databricks, Snowflake o piattaforme equivalenti.
• Esperienza in ambienti hybrid e multi-cloud.
• Familiarità con pratiche FinOps applicate a workload Data & AI.
• AWS Machine Learning Engineer Associate
• AWS AI Practitioner
• AWS Data Engineer Associate
• AWS Solutions Architect Associate
• Databricks Data Engineer Associate
• Databricks Generative AI Engineer
• Snowflake SnowPro
• Progettare e sviluppare piattaforme Data & AI su AWS adottando architetture cloud-native, lakehouse e data product-oriented.
• Realizzare pipeline di data ingestion, ETL/ELT e integrazione dati provenienti da sistemi enterprise, applicazioni, API e fonti cloud.
• Disegnare dataset, modelli dati, semantic layer e data product governati a supporto di Analytics, Machine Learning e Artificial Intelligence.
• Implementare soluzioni basate su Amazon SageMaker, AWS Glue, Lake Formation e servizi AWS dedicati alla gestione del dato.
• Sviluppare e industrializzare modelli di Machine Learning supportandone l'intero ciclo di vita, dalla sperimentazione fino alla messa in produzione.
• Progettare e implementare applicazioni di Generative AI basate su foundation models e Large Language Models utilizzando pattern quali Retrieval Augmented Generation (RAG), tool use e grounding.
• Disegnare e sviluppare architetture Agentic AI single-agent e multi-agent utilizzando Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore e pattern avanzati di orchestrazione, tool integration e human oversight.
• Implementare pratiche di MLOps e LLMOps per garantire automazione, tracciabilità e affidabilità delle soluzioni AI in produzione.
• Valutare qualità, affidabilità e performance delle soluzioni AI attraverso evaluation framework, testing automatizzato e monitoraggio continuo.
• Collaborare con stakeholder tecnici e di business per tradurre requisiti funzionali e non funzionali in soluzioni efficaci, scalabili e sicure.
• Collaborare con clienti e stakeholder di business nell'identificazione di use case Data & AI ad alto valore, supportandone la definizione, la prioritizzazione e l'industrializzazione.
• Partecipare alla definizione di standard, acceleratori, asset riutilizzabili e best practice per lo sviluppo di soluzioni Data & AI su AWS. La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata.
Per la presente posizione è previsto un livello di inquadramento B2 nel CCNL Metalmeccanico (C011). La fascia di retribuzione annua lorda prevista è compresa tra 33.058,74 € e 50.500 €. Le tue caratteristiche:
• Diploma o Laurea in discipline tecnico-scientifiche.
• Almeno 4 anni di esperienza in Data Engineering, Analytics, Machine Learning o Artificial Intelligence.
• Almeno 3 anni di esperienza nella realizzazione di soluzioni AWS Data & AI.
• Ottima conoscenza di Python e SQL.
• Esperienza con pipeline dati e processi ETL/ELT.
• Esperienza nella modellazione dati e progettazione di Data Platform.
• Esperienza con AWS Glue, Athena, Lake Formation, Redshift o servizi equivalenti.
• Esperienza nello sviluppo o integrazione di soluzioni Machine Learning e Generative AI.
• Conoscenza delle principali metodologie MLOps e LLMOps.
• Capacità di interagire con stakeholder tecnici e business. Costituiscono un plus:
• Esperienza con servizi AWS per Artificial Intelligence e Generative AI quali Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI, Amazon Q e servizi AI managed.
• Esperienza nella progettazione di architetture Retrieval Augmented Generation (RAG), Knowledge Bases e AI Agents.
• Esperienza con framework AI applicativi quali LangChain, LangGraph, CrewAI o equivalenti.
• Familiarità con tecniche di prompt engineering, model evaluation e AI governance.
• Esperienza con piattaforme Lakehouse e Modern Data Platform.
• Conoscenza di strumenti di data visualization e analytics.
• Esperienza su ecosistemi Databricks, Snowflake o piattaforme equivalenti.
• Esperienza in ambienti hybrid e multi-cloud.
• Familiarità con pratiche FinOps applicate a workload Data & AI.
• AWS Machine Learning Engineer Associate
• AWS AI Practitioner
• AWS Data Engineer Associate
• AWS Solutions Architect Associate
• Databricks Data Engineer Associate
• Databricks Generative AI Engineer
• Snowflake SnowPro