ppProgettazione e sviluppo di soluzioni avanzate di Machine Learning e Generative AI, con l’utilizzazione di architetture moderne in cloud (AWS, Azure, GCP) per la realizzazione di pipeline AI scalabili e performanti. /p h3Requirements /h3 ul liOttima conoscenza di Python /li liEsperienza con PySpark / Spark per elaborazione dati su larga scala /li liConoscenza Databricks /li liConoscenza del ciclo di vita dei modelli ML (training, validation, deployment) /li liEsperienza con librerie ML (es. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) /li liCapacità di sviluppare pipeline ML end-to-end /li liEsperienza o familiarità con Large Language Models (LLM) /li liConoscenza di RAG (Retrieval-Augmented Generation) e prompt engineering /li liIntegrazione di modelli AI in applicazioni reali /li liEsperienza con data pipeline,



data processing e feature engineering /li liUtilizzo di ambienti distribuiti e gestione grandi volumi di dati /li liFamiliarità con almeno uno dei principali hyperscaler: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud /li liEsperienza con servizi AI/ML in cloud (es. SageMaker, Azure ML, Vertex AI) /li liConoscenza di MLOps (model versioning, monitoring, CI/CD) /li liBuone pratiche di sviluppo software (Git, testing, code quality /li liFamiliarità con containerizzazione (Docker, Kubernetes è un plus) /li liConoscenza di SQL e gestione dati strutturati/non strutturati /li liFamiliarità con sistemi di storage moderni (Data Lake / Lakehouse) /li /ul /p #J-18808-Ljbffr

📌 AI Engineer (Torino)
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📍 Torino