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 Py Spark / 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, Py Torch, Tensor Flow) 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. Sage Maker, 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 moderni (Data Lake / Lakehouse) #J-18808-Ljbffr

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