CHI SIAMO?
AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo Mo Ongy. Presente in 14 Paesi europei con oltre ***** dipendenti, abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO , il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto. POSIZIONE: MACHINE LEARNING OPERATIONS ENGINEER - FULL REMOTE1. IL TUO RUOLO
Entrerai a far parte di un team tecnico dedicato allo sviluppo e all'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale.
Ti occuperai della gestione delle pipeline MLOps, accompagnando i modelli AI dalle fasi di sviluppo fino al deployment in produzione.
Sarai coinvolto nelle attività di deployment e orchestrazione dei modelli in ambienti produttivi, garantendone affidabilità e continuità operativa.
Ti occuperai del monitoraggio dei modelli e della gestione del versioning, contribuendo a rendere il ciclo di vita delle soluzioni AI tracciabile e automatizzato.
Collaborerai con sviluppatori, Data Scientist, Machine Learning Engineer e altri professionisti tecnici per migliorare i processi di rilascio e gestione dei modelli. 2. LE TUE MANSIONI
Gestire e sviluppare pipeline MLOps per modelli AI/ML.
Curare il deployment e l'orchestrazione dei modelli in ambienti produttivi.
Implementare sistemi di monitoraggio delle performance e del comportamento dei modelli.
Gestire il versioning dei modelli e degli artefatti associati.
Automatizzare i processi di build, test e deployment attraverso pipeline CI/CD.
Collaborare con i team tecnici per ottimizzare l'affidabilità e l'efficienza delle soluzioni AI.
Supportare la gestione e la risoluzione di problematiche relative alle pipeline e agli ambienti produttivi.




Contribuire all'evoluzione delle infrastrutture necessarie per l'esecuzione dei modelli AI.
Documentare processi, configurazioni e procedure operative.
Contribuire al miglioramento continuo dei processi MLOps e delle metodologie di deployment. 3. I REQUISITI
Esperienza di livello medio-alto in ambito MLOps, Dev Ops, Machine Learning Engineering o ruoli affini.
Esperienza nella gestione di pipeline per il deployment di modelli AI/ML.
Buona conoscenza dei processi CI/CD e delle metodologie di automazione.
Esperienza nella gestione del versioning e del ciclo di vita dei modelli.
Conoscenza di strumenti e tecnologie per deployment, orchestrazione e monitoring.
Buone capacità di analisi e problem solving.
Capacità di lavorare in autonomia e di collaborare efficacemente all'interno di team tecnici.
Approccio orientato all'automazione, alla scalabilità e all'affidabilità delle soluzioni.
Costituirà titolo preferenziale:
Conoscenza di Docker e Kubernetes.
Esperienza in ambienti cloud.
Conoscenza di strumenti di model tracking e gestione degli esperimenti.
Familiarità con strumenti di Infrastructure as Code.
Esperienza nella gestione di architetture distribuite.
Conoscenza di framework e tecnologie per l'implementazione di soluzioni AI/ML in produzione.4. COSA OFFRIAMO
La retribuzione per questo ruolo è compresa tra €****** e €******. La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio applicato dalla nostra società, a tempoindeterminato. Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna.
Valutiamo anchecollaborazioni in P. Iva.
Contesto di lavoro dinamico e multidisciplinare, con reali possibilità di crescita professionale.
Supporto continuo da parte del team tecnico e dei referenti di progetto.
The world needs you!

📌 Machine Learning Operations Engineer (Torino)
🏢 agap2 Italia
📍 Torino