Progettazione 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.

Requirements
Ottima conoscenza di Python
Esperienza con PySpark / Spark per elaborazione dati su larga scala
Conoscenza Databricks
Conoscenza del ciclo di vita dei modelli ML (training, validation, deployment)
Esperienza con librerie ML (es. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
Capacità di sviluppare pipeline ML end-to-end
Esperienza o familiarità con Large Language Models (LLM)
Conoscenza di RAG (Retrieval-Augmented Generation) e prompt engineering
Integrazione di modelli AI in applicazioni reali
Esperienza con data pipeline, data processing e feature engineering




Utilizzo di ambienti distribuiti e gestione grandi volumi di dati
Familiarità con almeno uno dei principali hyperscaler: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud
Esperienza con servizi AI/ML in cloud (es. SageMaker, Azure ML, Vertex AI)
Conoscenza di MLOps (model versioning, monitoring, CI/CD)
Buone pratiche di sviluppo software (Git, testing, code quality
Familiarità con containerizzazione (Docker, Kubernetes è un plus)
Conoscenza di SQL e gestione dati strutturati/non strutturati
Familiarità con sistemi di storage contemporanei (Data Lake / Lakehouse)
J-18808-Ljbffr

📌 Ai Engineer Torino
🏢 Jobtailor
📍 Torino