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 moderni (Data Lake / Lakehouse)

📌 AI Engineer (Torino)
🏢 Jobtailor
📍 Torino