Overview

In questa funzione, supporti la definizione e la realizzazione delle architetture AI e dei modelli analitici avanzati all’interno di un contesto industriale data-driven. Collabori strettamente con engineer e data scientist per progettare, validare e pubblicare soluzioni basate su Lakehouse, Data Mesh e tecnologie Generative AI. Avrai responsabilità di standardizzazione, documentazione tecnica e integrazione in pipeline aziendali. L’opportunità è guidata da una strategia di trasformazione digitale che cerca impatti concreti su manutenzione predittiva, ottimizzazione delle reti e anomaly detection, in un ambiente innovativo e internazionale di Italgas/Bludigit.

Retribuzione / Benefits

- Opportunità di crescita professionale
- Contesto di lavoro innovativo nel Data & AI
- Formazione continua su tecnologie emergenti (Databricks, Azure, GenAI)
- Smart working parziale
- Premio di produzione legato agli obiettivi
- Buoni pasto e welfare aziendale

Responsabilità

- Progettare architetture AI, ML e Data Science coerenti con standard tecnici e best practice
- Disegnare architetture dati basate su Lakehouse e Data Mesh quando rilevante
- Definire pattern architetturali per soluzioni Generative AI (RAG, Vector Search, Lakehouse AI, Mosaic AI, AI Agent)
- Valutare tecnologie, framework e piattaforme per sviluppo e deployment di modelli AI/ML
- Redigere specifiche tecniche e linee guida per riproducibilità, versioning e qualità dei modelli
- Progettare e sviluppare modelli di ML, DL e NLP per casi industriali (manutenzione predittiva, ottimizzazione reti, anomaly detection)




- Condurre analisi esplorative, feature engineering e selezione modelli per casi d’uso
- Validare correttezza e robustezza dei modelli, effettuando review tecniche e test di qualità
- Integrare LLM e AI Agent nelle pipeline aziendali, progettando e validando
- Assicurare conformità alle best practice MLOps (monitoraggio drift, A/B testing, retraining)
- Contribuire a una knowledge base tecnica interna documentando pattern e lesson learned

Requisiti fondamentali

- Esperienza 4–6 anni in ruoli AI/ML Architect, Senior Data Scientist o Applied Scientist su progetti enterprise
- Laurea magistrale o dottorato in campi correlati
- Solida conoscenza di ML, DL, NLP e tecniche statistiche avanzate
- Esperienza con piattaforme cloud (Azure, Databricks) e architetture Lakehouse
- Ottima conoscenza di Python e framework ML/AI (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
- Esperienza con PySpark e tecnologie Big Data (Spark, Delta Lake)
- Conoscenza strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog) e CI/CD per modelli ML
- Esperienza con LLM, Generative AI e pattern come RAG e Vector Search
- Conoscenza SQL e modellazione dati (star/snowflake)
- Familiarità con Data Governance e Data Quality (Unity Catalog, lineage)
- Certificazioni Databricks o Microsoft Azure in AI/ML (Nice to Have)

- Capacità di comunicare scelte architetturali a interlocutori tecnici e non tecnici
- Pensiero analitico e approccio scientifico
- Capacità di collaborazione e review tra pari
- Azure, Databricks
- Lakehouse, Data Mesh
- RAG, Vector Search, Mosaic AI, AI Agent

📌 MIDDLE AI Architect & Data Science (Milano)
🏢 Italgas
📍 Milano