CRIF, prestigioso ed innovativo Gruppo internazionale specializzato in soluzioni informative, modelli decisionali, outsourcing, software e servizi consulenziali per supportare banche, società finanziarie, assicurazioni, utilities e imprese in ogni fase della relazione con il cliente ricerca una figura di Cloud Engineer.
L'area "Innovation Drive", in cui sarà inserita la risorsa, è il Centro di Eccellenza di CRIF che combina le migliori competenze di Data Science, GenAI e Data Engineering. Siamo un gruppo eclettico ed in rapida crescita, composto da giovani che collaborano in un ambiente internazionale sereno, fortemente orientato all'innovazione e attento alla crescita delle persone che vi lavorano, con il giusto mix di interazione fisica e collaborazione da remoto.
La figura si occuperà di:
progettare ed evolvere piattaforme affidabili e capability condivise a supporto dell'intero ciclo di vita dell'AI (dalla fase di sperimentazione alla messa in produzione)
definire architetture production‐grade per LLM/ML e sistemi multi‐agente (tool usage, memoria, orchestrazione) e gestire l'intero ciclo di vita di servizi e data product
stabilire standard tecnici e fare mentoring al team attraverso review, playbook e librerie interne, contribuendo alla creazione di una cultura orientata all'innovazione
guidare la delivery dei progetti: definire roadmap e milestone, coordinare le dipendenze cross‐team (Data, Security, IT) e garantire risultati misurabili
ingegnere STEM, analitico e pragmatico, focalizzato su sistemi di produzione, con 3/5 anni di esperienza lavorativa
leader tecnico, in grado di alternare sviluppo hands‐on e decisioni architetturali
problem solver critico e proattivo, efficace in contesti complessi e forte su pianificazione ed execution
efficace nello stakeholder management e nella comunicazione tecnica e business
team player e mentor, orientato ad elevare la qualità ingegneristica
advanced Python engineering (OOP) con solide best practice di coding (SOLID, design pattern)
forte esperienza in ambito cloud (AWS preferenziale; Azure)
fondamenti DevOps: CI/CD (es. Jenkins), Infrastructure as Code (Terraform) e Gitflow
esperienza con pratiche MLOps/LLMOps (es. MLflow) e architetture a microservizi (Docker)
esperienza con componenti cloud serverless e managed (es. AWS Lambda) e progettazione di SDK/librerie riutilizzabili interne
background in data engineering: pipeline dati, orchestrazione (Dagster/Airflow) e Data Governance (lineage, qualità)
buona padronanza della lingua inglese (livello minimo B1/B2)
Nice to Have (requisiti che, se posseduti, sono considerati un plus):
esperienza hands‐on con i moderni paradigmi di AI/LLM e con sistemi multi‐agente.
familiarità con contesti regolamentati e con pattern di integrazione enterprise
esperienza lavorativa su piattaforma Databricks.
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