ppItalgas è una Network Tech Company, leader nei settori della distribuzione del gas, dei servizi idrici, dell’efficienza energetica e dell’IT. A seguito dell’acquisizione di 2i Rete Gas, suo principale competitor, Italgas diventa il primo operatore nella distribuzione del gas in Europa, gestendo una rete di oltre 150.000 chilometri e servendo circa 13 milioni di clienti in Italia e Grecia. Attraverso le sue controllate nel settore idrico, il Gruppo fornisce servizi, direttamente e indirettamente, a 6,2 milioni di persone, pari al 10% della popolazione italiana, principalmente nelle regioni Lazio, Sicilia e Campania. Fondata nel 1837, Italgas è riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo in modo significativo allo sviluppo economico e sociale del Paese. Con quasi due secoli di storia alle spalle è unanimemente riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo allo sviluppo economico e sociale del Paese. /ppbr/In tale contesto è stata creata bBludigit S.p.A /b., società del Gruppo Italgas nata per dare ulteriore impulso alla trasformazione digitale di Italgas e per offrire soluzioni all’avanguardia anche ad altri operatori nei settori dell’energia e delle infrastrutture, per supportare e incentivare la transizione energetica e digitale. Bludigit, propone soluzioni proprietarie per accelerare la trasformazione digitale, attraverso un ecosistema di partner tecnologici e tramite la Digital Factory, l’hub di innovazione del Gruppo Italgas. /ppPer rafforzare il nostro presidio sulle piattaforme Data AI siamo alla ricerca della seguente figura professionale: bAI Operations Lead Senior /b, che sia il riferimento tecnico per la messa in produzione e il funzionamento continuativo delle soluzioni Data AI. Cerchiamo una figura hands‑on con visione trasversale, capace di presidiare l’intero ciclo di vita delle soluzioni AI — dal deployment al monitoraggio, dall’ottimizzazione al troubleshooting — garantendo affidabilità, performance e qualità in produzione. /ph3Attività Operative Delivery /h3ulliPresidiare la messa in produzione delle soluzioni AI e Data, curando deployment, configurazione e validazione su piattaforme Microsoft Azure e Databricks. /liliGestire operativamente le pipeline dati e i modelli AI in produzione: monitoraggio delle performance, gestione degli alert, troubleshooting e incident resolution. /liliImplementare e manutenere i processi AIMLOps e DataOps: versionamento dei modelli, CI/CD delle pipeline, retraining schedulato, monitoraggio del model drift. /liliAssicurare il rispetto degli standard di Data Governance e Security nelle soluzioni in produzione, inclusi Unity Catalog, Row‑Level Security e lineage dei dati. /liliEseguire attività di capacity planning e ottimizzazione dei costi sulle piattaforme cloud, identificando inefficienze e proponendo miglioramenti. /liliCoordinarsi e collaborare in qualità di riferimento tecnico operativo della AI factory con fornitori esterni, gruppi di progetto per la service transition e gruppi di supporti interni ed altre practice. /li /ulh3Continuous Improvement Automazione /h3ulliIdentificare e implementare automazioni nei processi operativi ricorrenti (provisioning, testing, rilascio, monitoraggio). /liliContribuire alla definizione e al mantenimento di runbook, procedure operative e documentazione tecnica delle soluzioni in produzione. /liliProporre e realizzare miglioramenti alle architetture esistenti sulla base dell’esperienza operativa maturata sul campo. /liliSupportare le attività di migrazione, replatforming e modernizzazione delle piattaforme dati, eseguendo le attività tecniche richieste. /liliValutare l’adozione di strumenti AI e GenAI per efficientare le attività operative quotidiane. /li /ulh3Requisiti /h3ulliEsperienza di 7–10 anni in ruoli operativi in ambito Data AI (Data/ML/Platform Engineer, DevOps/MLOps Engineer, AI Operations) in contesti enterprise strutturati. /liliLaurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini. /liliConoscenza approfondita delle piattaforme Microsoft Azure e Databricks (architetture Lakehouse, Unity Catalog, Delta Lake, Workflows). /liliEsperienza consolidata con strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog) e pratiche CI/CD per pipeline dati e modelli AI. /liliSolida conoscenza di Python, SQL e scripting per automazione operativa (Bash, PowerShell). /liliEsperienza con pipeline ETL/ELT batch e streaming (Azure Data Factory, Spark Structured Streaming,



Kafka). /liliConoscenza delle architetture dati moderne: Data Lakehouse, Data Mesh, Data Warehouse. /liliFamiliarità con strumenti di monitoring e observability (Azure Monitor, Grafana, log analytics). /liliEsperienza con container e orchestrazione (Docker, Kubernetes). (Nice to Have) /liliFamiliarità con soluzioni Generative AI (RAG, Vector Search, AI Agent) e relativo deployment. (Nice to Have) /liliCertificazioni Microsoft Azure o Databricks. (Nice to Have) /li /ulh3Ulteriori competenze /h3ulliForte senso di ownership e affidabilità nella gestione delle soluzioni in produzione. /liliAutonomia operativa e capacità di prendere decisioni tecniche in situazioni di pressione. /liliApproccio metodico e attenzione al dettaglio nella documentazione e nel troubleshooting. /liliCapacità di interfacciarsi efficacemente con colleghi di diverse specializzazioni (data scientist, engineer, architect). /liliOrientamento al miglioramento continuo e alla semplificazione dei processi. /liliBuona conoscenza della lingua inglese. /liliDisponibilità a periodiche trasferte, se necessarie. /li /ulh3Cosa Offriamo /h3ulliOpportunità di crescita professionale in un contesto data‑driven in forte espansione. /liliAmbiente di lavoro creativo nel settore Data AI. /liliFormazione continua sulle tecnologie emergenti (Databricks, Azure, GenAI). /li /ulh3Sede /h3pMilanoTorino /ph3Job Description /h3pItalgas è una Network Tech Company, leader nei settori della distribuzione del gas, dei servizi idrici, dell’efficienza energetica e dell’IT. A seguito dell’acquisizione di 2i Rete Gas, suo principale competitor, Italgas diventa il primo operatore nella distribuzione del gas in Europa, gestendo una rete di oltre 150.000 chilometri e servendo circa 13 milioni di clienti in Italia e Grecia. Attraverso le sue controllate nel settore idrico, il Gruppo fornisce servizi, direttamente e indirettamente, a 6,2 milioni di persone, pari al 10% della popolazione italiana, principalmente nelle regioni Lazio, Sicilia e Campania. Fondata nel 1837, Italgas è riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo in modo significativo allo sviluppo economico e sociale del Paese. Con quasi due secoli di storia alle spalle è unanimemente riconosciuta come la società che ha portato il gas nelle case degli italiani, contribuendo allo sviluppo economico e sociale del Paese. /ppIn tale contesto è stata creata bBludigit S.p.A /b., società del Gruppo Italgas nata per dare ulteriore impulso alla trasformazione digitale di Italgas e per offrire soluzioni all’avanguardia anche ad altri operatori nei settori dell’energia e delle infrastrutture, per supportare e incentivare la transizione energetica e digitale. Bludigit, propone soluzioni proprietarie per accelerare la trasformazione digitale, attraverso un ecosistema di partner tecnologici e tramite la Digital Factory, l’hub di innovazione del Gruppo Italgas. /ppPer rafforzare il nostro presidio sulle piattaforme Data AI siamo alla ricerca della seguente figura professionale: bAI Operations Lead Senior /b, che sia il riferimento tecnico per la messa in produzione e il funzionamento continuativo delle soluzioni Data AI. Cerchiamo una figura hands‑on con visione trasversale, capace di presidiare l’intero ciclo di vita delle soluzioni AI — dal deployment al monitoraggio, dall’ottimizzazione al troubleshooting — garantendo affidabilità, performance e qualità in produzione. /ph3Attività Operative Delivery /h3ulliPresidiare la messa in produzione delle soluzioni AI e Data, curando deployment, configurazione e validazione su piattaforme Microsoft Azure e Databricks. /liliGestire operativamente le pipeline dati e i modelli AI in produzione: monitoraggio delle performance, gestione degli alert, troubleshooting e incident resolution. /liliImplementare e manutenere i processi AIMLOps e DataOps: versionamento dei modelli, CI/CD delle pipeline, retraining schedulato, monitoraggio del model drift. /liliAssicurare il rispetto degli standard di Data Governance e Security nelle soluzioni in produzione, inclusi Unity Catalog,



Row‑Level Security e lineage dei dati. /liliEseguire attività di capacity planning e ottimizzazione dei costi sulle piattaforme cloud, identificando inefficienze e proponendo miglioramenti. /liliCoordinarsi e collaborare in qualità di riferimento tecnico operativo della AI factory con fornitori esterni, gruppi di progetto per la service transition e gruppi di supporti interni ed altre practice. /li /ulh3Continuous Improvement Automazione /h3ulliIdentificare e implementare automazioni nei processi operativi ricorrenti (provisioning, testing, rilascio, monitoraggio). /liliContribuire alla definizione e al mantenimento di runbook, procedure operative e documentazione tecnica delle soluzioni in produzione. /liliProporre e realizzare miglioramenti alle architetture esistenti sulla base dell’esperienza operativa maturata sul campo. /liliSupportare le attività di migrazione, replatforming e modernizzazione delle piattaforme dati, eseguendo le attività tecniche richieste. /liliValutare l’adozione di strumenti AI e GenAI per efficientare le attività operative quotidiane. /li /ulh3Requisiti /h3ulliEsperienza di 7–10 anni in ruoli operativi in ambito Data AI (Data/ML/Platform Engineer, DevOps/MLOps Engineer, AI Operations) in contesti enterprise strutturati. /liliLaurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini. /liliConoscenza approfondita delle piattaforme Microsoft Azure e Databricks (architetture Lakehouse, Unity Catalog, Delta Lake, Workflows). /liliEsperienza consolidata con strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog) e pratiche CI/CD per pipeline dati e modelli AI. /liliSolida conoscenza di Python, SQL e scripting per automazione operativa (Bash, PowerShell). /liliEsperienza con pipeline ETL/ELT batch e streaming (Azure Data Factory, Spark Structured Streaming, Kafka). /liliConoscenza delle architetture dati moderne: Data Lakehouse, Data Mesh, Data Warehouse. /liliFamiliarità con strumenti di monitoring e observability (Azure Monitor, Grafana, log analytics). /liliEsperienza con container e orchestrazione (Docker, Kubernetes). (Nice to Have) /liliFamiliarità con soluzioni Generative AI (RAG, Vector Search, AI Agent) e relativo deployment. (Nice to Have) /liliCertificazioni Microsoft Azure o Databricks. (Nice to Have) /li /ulh3Ulteriori competenze /h3ulliForte senso di ownership e affidabilità nella gestione delle soluzioni in produzione. /liliAutonomia operativa e capacità di prendere decisioni tecniche in situazioni di pressione. /liliApproccio metodico e attenzione al dettaglio nella documentazione e nel troubleshooting. /liliCapacità di interfacciarsi efficacemente con colleghi di diverse specializzazioni (data scientist, engineer, architect). /liliOrientamento al miglioramento continuo e alla semplificazione dei processi. /liliBuona conoscenza della lingua inglese. /liliDisponibilità a periodiche trasferte, se necessarie. /li /ulh3Cosa Offriamo /h3ulliOpportunità di crescita professionale in un contesto data‑driven in forte espansione. /liliAmbiente di lavoro innovativo nel settore Data AI. /liliFormazione continua sulle tecnologie emergenti (Databricks, Azure, GenAI). /li /ulh3Sede /h3pMilanoTorino /ph3Dati retribuzione /h3pCondizioni contrattuali ed economiche /pulliContratto a Tempo Indeterminato. /liliL’inquadramento previsto per il ruolo è: 8°- Q livello del CCNL Gas Acqua. /liliLa corrispondente RAL di base per il contratto a tempo indeterminato è prevista nell’intervallo tra 50.000 e 60.000 €, distribuita su 14 mensilità. /li /ulh3Si aggiungono /h3ulliPremio di produzione, collegato al raggiungimento di obiettivi aziendali predefiniti e misurabili (es. sicurezza, qualità del servizio, performance operative), convertibile in servizi di welfare; /liliBuoni pasto del valore nominale di 12 € giornalieri (in presenza) o 7 € giornalieri (in smart working); /liliWelfare aziendale; /liliPossibilità di smart working fino a 10 giorni al mese; /liliPiano di Azionariato Diffuso, con assegnazione di azioni secondo criteri aziendali comunicati in fase di inserimento. /li /ulpWelfare aziendale, di seguito il link:br/- ITA: /pp“Italgas garantisce parità di trattamento e retribuzione per lavori di pari valore a tutte le persone, indipendentemente da genere, identità di genere, età, disabilità, provenienza o orientamento, in conformità alla normativa vigente e alle politiche aziendali. Le politiche retributive sono basate su criteri trasparenti, oggettivi e non discriminatori.” /p /p #J-18808-Ljbffr

📌 SENIOR AI Operations Lead (Milano)
🏢 Bludigit
📍 Milano