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 professionale 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: resistente 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

📌 AI Engineer (Milano)
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📍 Milano