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AI Infrastructure Engineer

Full remote

La risorsa sarà responsabile dell’installazione, configurazione e gestione dell’infrastruttura Azure e on-premises per l’esecuzione di modelli Mistral e altri LLM, occupandosi di GPU server, Linux, Docker, Kubernetes, networking, security, Azure AI Foundry, model serving, vector database, monitoring, backup e automazione tramite Infrastructure as Code.

Competenze richieste

Infrastructure Administration

- Azure Infrastructure: subscriptions, resource groups, networking, subnets, NSGs, private endpoints, managed identities, RBAC e Azure Monitor;
- Azure AI Foundry: configurazione di environments, endpoints, model connections, accessi, logging e monitoring;
- GPU machines: selezione e configurazione di VM/server, gestione VRAM, NVIDIA drivers, CUDA, cuDNN e utilizzo GPU;
- Linux: amministrazione avanzata, networking, storage, processi, permissions, systemd, troubleshooting e hardening;
- Docker: creazione e gestione di container per modelli, API, vector database e monitoring tools;
- Kubernetes: preferibilmente AKS e Kubernetes on-premises; deployment, Helm, ingress, secrets, autoscaling, persistent volumes e GPU scheduling;
- Serving LLMs: installazione e gestione di strumenti quali vLLM, Hugging Face TGI, Ollama o framework equivalenti;
- Mistral on-premises: download e gestione dei modelli, quantisation, inference configuration, updates, rollbacks e resource management;
- Vector storage e database: Azure AI Search, pgvector, Qdrant, Milvus o tecnologie simili;
- Infrastructure as Code: Terraform, Bicep o Ansible;
- CI/CD: Azure DevOps per il deployment di infrastruttura, repository e configurazioni;
- Monitoring e logging: metriche GPU e CPU, memory, latency, throughput, errors, queues,



token usage e service availability;
- Backup e Disaster Recovery: recovery procedures, redundancy, data management e regular testing.

Security

È richiesta esperienza nella gestione di:

- Secrets tramite Azure Key Vault o sistemi equivalenti;
- TLS certificates e key management;
- Identities, roles e principio del least privilege;
- Network segmentation;
- Private access ai servizi Azure;
- Hardening dei server Linux;
- Scanning delle Docker images;
- Patching e aggiornamento dei componenti;
- Auditing e access logging;
- Protezione di documenti e prompt contenenti dati confidenziali.

Attività

Il candidato dovrà essere in grado di:

- Configurare da zero un GPU server on-premises;
- Configurare NVIDIA drivers, CUDA e container runtimes;
- Eseguire Mistral tramite un inference server;
- Esporre il modello tramite API sicure;
- Installare e configurare un vector database;
- Configurare ambienti separati di development, testing e production;
- Monitorare performance e availability;
- Effettuare troubleshooting e supportare gli utenti;
- Diagnosticare problematiche relative a GPU memory, latency, networking e storage;
- Automatizzare il provisioning tramite Terraform, Bicep o Ansible;
- Definire procedure di updates, rollbacks e disaster recovery.

Certificazioni

Costituiscono titolo preferenziale:

- AZ-104 – Azure Administrator
- AI-300 – Machine Learning Operations Engineering Associate

Tipologia di collaborazione: Partita IVA

Tariffa: sarà concordata in base all'esperienza e competenze del candidato.

Ai sensi del D.Lgs. 196/03 e dell'art. 13 del GDPR (Regolamento UE 2016/679), i candidati sono invitati a prendere visione dell'informativa sul trattamento dei dati personali.

La ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L.903/77 e L.125/91), nonché a persone di tutte le età e nazionalità, ai sensi dei D.Lgs. 215/03 e 216/03.

Gli interessati sono invitati a inviare il proprio CV aggiornato e citando il riferimento:ANN435953

📌 AI Infrastructure Engineer (Milano)
🏢 Gielle Informatica Recruiting
📍 Milano