AWS Data & AI Engineering Consultant
pPorta 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 attuale valore. /p pAll'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. /p h3Il tuo ruolo e le tue prospettive: /h3 pCome 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. /p pLavorerai 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. /p pCerchiamo 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. /p h3In particolare potrai: /h3 ul liProgettare e sviluppare piattaforme Data AI su AWS adottando architetture cloud-native, lakehouse e data product-oriented. /li liRealizzare pipeline di data ingestion, ETL/ELT e integrazione dati provenienti da sistemi enterprise, applicazioni, API e fonti cloud. /li liDisegnare dataset, modelli dati, semantic layer e data product governati a supporto di Analytics, Machine Learning e Artificial Intelligence. /li liImplementare soluzioni basate su Amazon SageMaker, AWS Glue,
Lake Formation e servizi AWS dedicati alla gestione del dato. /li liSviluppare e industrializzare modelli di Machine Learning supportandone l'intero ciclo di vita, dalla sperimentazione fino alla messa in produzione. /li liProgettare 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. /li liDisegnare 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. /li liImplementare pratiche di MLOps e LLMOps per garantire automazione, tracciabilità e affidabilità delle soluzioni AI in produzione. /li liValutare qualità, affidabilità e performance delle soluzioni AI attraverso evaluation framework, testing automatizzato e monitoraggio continuo. /li liCollaborare con stakeholder tecnici e di business per tradurre requisiti funzionali e non funzionali in soluzioni efficaci, scalabili e sicure. /li liCollaborare con clienti e stakeholder di business nell'identificazione di use case Data AI ad alto valore, supportandone la definizione, la prioritizzazione e l'industrializzazione. /li liPartecipare alla definizione di standard, acceleratori, asset riutilizzabili e best practice per lo sviluppo di soluzioni Data AI su AWS. /li /ul pLa 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 €. /p h3Le tue caratteristiche: /h3 ul liDiploma o Laurea in discipline tecnico-scientifiche. /li liAlmeno 4 anni di esperienza in Data Engineering, Analytics, Machine Learning o Artificial Intelligence. /li liAlmeno 3 anni di esperienza nella realizzazione di soluzioni AWS Data AI. /li liOttima conoscenza di Python e SQL. /li liEsperienza con pipeline dati e processi ETL/ELT. /li liEsperienza nella modellazione dati e progettazione di Data Platform. /li liEsperienza con AWS Glue, Athena, Lake Formation, Redshift o servizi equivalenti. /li liEsperienza nello sviluppo o integrazione di soluzioni Machine Learning e Generative AI. /li liConoscenza delle principali metodologie MLOps e LLMOps. /li liCapacità di interagire con stakeholder tecnici e business. /li /ul h3Costituiscono un plus: /h3 ul liEsperienza con servizi AWS per Artificial Intelligence e Generative AI quali Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI, Amazon Q e servizi AI managed. /li liEsperienza nella progettazione di architetture Retrieval Augmented Generation (RAG), Knowledge Bases e AI Agents. /li liEsperienza con framework AI applicativi quali LangChain, LangGraph, CrewAI o equivalenti. /li liFamiliarità con tecniche di prompt engineering, model evaluation e AI governance. /li liEsperienza con piattaforme Lakehouse e Modern Data Platform. /li liConoscenza di strumenti di data visualization e analytics. /li liEsperienza su ecosistemi Databricks, Snowflake o piattaforme equivalenti. /li liEsperienza in ambienti hybrid e multi-cloud. /li liFamiliarità con pratiche FinOps applicate a workload Data AI. /li liAWS Machine Learning Engineer Associate /li liAWS AI Practitioner /li liAWS Data Engineer Associate /li liAWS Solutions Architect Associate /li liDatabricks Data Engineer Associate /li liDatabricks Generative AI Engineer /li liSnowflake SnowPro /li /ul #J-18808-Ljbffr
Lake Formation e servizi AWS dedicati alla gestione del dato. /li liSviluppare e industrializzare modelli di Machine Learning supportandone l'intero ciclo di vita, dalla sperimentazione fino alla messa in produzione. /li liProgettare 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. /li liDisegnare 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. /li liImplementare pratiche di MLOps e LLMOps per garantire automazione, tracciabilità e affidabilità delle soluzioni AI in produzione. /li liValutare qualità, affidabilità e performance delle soluzioni AI attraverso evaluation framework, testing automatizzato e monitoraggio continuo. /li liCollaborare con stakeholder tecnici e di business per tradurre requisiti funzionali e non funzionali in soluzioni efficaci, scalabili e sicure. /li liCollaborare con clienti e stakeholder di business nell'identificazione di use case Data AI ad alto valore, supportandone la definizione, la prioritizzazione e l'industrializzazione. /li liPartecipare alla definizione di standard, acceleratori, asset riutilizzabili e best practice per lo sviluppo di soluzioni Data AI su AWS. /li /ul pLa 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 €. /p h3Le tue caratteristiche: /h3 ul liDiploma o Laurea in discipline tecnico-scientifiche. /li liAlmeno 4 anni di esperienza in Data Engineering, Analytics, Machine Learning o Artificial Intelligence. /li liAlmeno 3 anni di esperienza nella realizzazione di soluzioni AWS Data AI. /li liOttima conoscenza di Python e SQL. /li liEsperienza con pipeline dati e processi ETL/ELT. /li liEsperienza nella modellazione dati e progettazione di Data Platform. /li liEsperienza con AWS Glue, Athena, Lake Formation, Redshift o servizi equivalenti. /li liEsperienza nello sviluppo o integrazione di soluzioni Machine Learning e Generative AI. /li liConoscenza delle principali metodologie MLOps e LLMOps. /li liCapacità di interagire con stakeholder tecnici e business. /li /ul h3Costituiscono un plus: /h3 ul liEsperienza con servizi AWS per Artificial Intelligence e Generative AI quali Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI, Amazon Q e servizi AI managed. /li liEsperienza nella progettazione di architetture Retrieval Augmented Generation (RAG), Knowledge Bases e AI Agents. /li liEsperienza con framework AI applicativi quali LangChain, LangGraph, CrewAI o equivalenti. /li liFamiliarità con tecniche di prompt engineering, model evaluation e AI governance. /li liEsperienza con piattaforme Lakehouse e Modern Data Platform. /li liConoscenza di strumenti di data visualization e analytics. /li liEsperienza su ecosistemi Databricks, Snowflake o piattaforme equivalenti. /li liEsperienza in ambienti hybrid e multi-cloud. /li liFamiliarità con pratiche FinOps applicate a workload Data AI. /li liAWS Machine Learning Engineer Associate /li liAWS AI Practitioner /li liAWS Data Engineer Associate /li liAWS Solutions Architect Associate /li liDatabricks Data Engineer Associate /li liDatabricks Generative AI Engineer /li liSnowflake SnowPro /li /ul #J-18808-Ljbffr