Sviluppare soluzioni di Artificial Intelligence attraverso la scrittura di codice robusto, scalabile e manutenibile, adottando best practice di sviluppo e favorendo il riuso di componenti e librerie
Progettare, implementare e ottimizzare modelli, pipeline e servizi AI, inclusi agenti intelligenti e sistemi conversazionali
Gestire il ciclo di vita dei modelli di Machine Learning, dal training e dalla validazione fino al deployment e al monitoraggio in produzione
Implementare pipeline MLOps e CI/CD automatizzate, garantendo qualità, affidabilità e tracciabilità dei rilasci
Sviluppare e manutenere API, microservizi e connettori per integrare le soluzioni AI con i sistemi aziendali
Gestire database relazionali e non relazionali, con focus sui vector database a supporto di applicazioni LLM e architetture RAG
Progettare e sviluppare applicazioni basate su Large Language Models (LLM), AI Agent e soluzioni Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Supportare la scalabilità e l’industrializzazione delle soluzioni AI in produzione, implementando processi di monitoraggio, osservabilità, versionamento del codice (Git) e gestione di ambienti containerizzati con Docker e Kubernetes
Requirements
Laurea in Informatica, Ingegneria, Economia, Business Administration, Data Science o discipline affini
2-4 anni di esperienza competente preferibilmente maturata in contesti di innovazione digitale, trasformazione tecnologica, consulenza strategica o iniziative legate all’Intelligenza Artificiale.
Solida conoscenza di basi di dati, Data Warehouse e piattaforme di gestione dati (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake)
Ottima conoscenza di Python e delle best practice di sviluppo software
Esperienza con framework per lo sviluppo di agenti AI (LangChain, ADK, LlamaIndex o equivalenti)
Esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni di AI Generativa, RAG e assistenti virtuali basati su LLM
Conoscenza delle principali piattaforme cloud (GCP, AWS,
Azure) e esperienza nello sviluppo di soluzioni AI in ambienti cloud ed edge
Conoscenza di Git e dei principali strumenti per il versionamento del codice
Competenza nella progettazione architetturale di soluzioni AI scalabili e integrate
Conoscenza dei principi di sicurezza applicati a dati, modelli linguistici e applicazioni AI, inclusa la prevenzione dei rischi di prompt injection
Buona conoscenza della lingua inglese
Completano il profilo: forte attitudine al problem solving e al pensiero analitico, capacità di lavorare in team multidisciplinari, orientamento all’innovazione e al miglioramento continuo, autonomia nella gestione delle attività, flessibilità nell’adattarsi a contesti tecnologici in evoluzione e capacità di definire le priorità in funzione degli obiettivi di business
Core Competencies
Demonstrates expertise in developing scalable and maintainable AI solutions, with a strong focus on Machine Learning lifecycle management, MLOps, and integration of AI systems. Proficient in Python, database management, and cloud platforms, while exhibiting strong problem-solving and analytical skills.
Highest-signal resume keywords
Python Programming
Machine Learning Lifecycle Management
MLOps Implementation
AI Solution Design
Cloud Platform Development
ATS Optimization Keywords
Hard Skills
Artificial Intelligence Development
Machine Learning
Data Management
API Development
Database Management
AI Generative Solutions
Version Control with Git
Containerization with Docker
Kubernetes
Data Warehouse
Soft Skills
Problem Solving
Analytical Thinking
Team Collaboration
Adaptability
Autonomy
Industry Keywords
Digital Innovation
Technological Transformation
Strategic Consulting
AI Initiatives
Prompt Injection Prevention
Tools & Technologies
PostgreSQL
BigQuery
Snowflake
GCP
AWS
Azure
LangChain
ADK
LlamaIndex
CI/CD Tools
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📌 AI Engineer (Milano)
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