La nostra azienda cerca un professionista esperto in Machine Learning Operations (MLOps) con competenze tecniche specifiche nell'orchestrazione di workload ML in ambienti cloud e on-premise.
Il ruolo richiede conoscenza approfondita delle principali piattaforme cloud (GCP, AWS, Azure) e competenze nell'implementazione end-to-end di pipeline ML, dalla gestione dei dati al deployment in produzione.
Il candidato deve possedere esperienza pratica con containerizzazione, Kubernetes, Docker, modelli di storage per dati ML, pipeline ETL, strumenti di monitoraggio (Prometheus, Grafana), sicurezza dei dati e sviluppo di API per l'esposizione di modelli ML.
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Responsabilità
* Cerchiamo un professionista esperto in Machine Learning Operations (MLOps) con competenze tecniche specifiche nell'orchestrazione di workload ML in ambienti cloud e on-premise.
* Il ruolo richiede conoscenza approfondita delle principali piattaforme cloud (GCP, AWS, Azure) e competenze nell'implementazione end-to-end di pipeline ML, dalla gestione dei dati al deployment in produzione.
* Il candidato deve possedere esperienza pratica con containerizzazione, Kubernetes, Docker, modelli di storage per dati ML, pipeline ETL, strumenti di monitoraggio (Prometheus, Grafana), sicurezza dei dati e sviluppo di API per l'esposizione di modelli ML.
* È necessaria la capacità di insegnare efficacemente concetti complessi di MLOps, dalla configurazione di base degli ambienti cloud fino all'orchestrazione di servizi ML scalabili, con un approccio orientato sia alla teoria che alla pratica attraverso laboratori ed esercitazioni.
* Insegnamento online e in presenza negli ambiti: Machine Learning / Deep Learning, MLOps, Data Engineering.
* Sviluppo Curriculum Digitale: Creazione e aggiornamento dei programmi di studio adattati per l'educazione a distanza.
* Mentoring a Distanza: Supporto virtuale agli studenti nel loro percorso di apprendimento e sviluppo professionale.
* Produzione di Articoli Tecnici o Scientifici: Redazione di contenuti di alto valore accademico e tecnico per pubblicazioni digitali.
* Partecipazione in Eventi Pubblici: Rappresentanza dell'azienda in eventi pubblici online e in presenza e contributo a seminari e conferenze.
Requisiti Minimi
* Abbiano esperienza con Google Cloud Platform (GCP), inclusi servizi come Compute Engine, Cloud Storage, Cloud SQL e Vertex AI.
* Possiedano conoscenza pratica di TensorFlow Serving, TorchServe e Seldon Core per il deployment di modelli ML.
* Abbiano implementato e gestito infrastrutture Kubernetes (GKE) con configurazioni di scalabilità, sicurezza e logging.
* Abbiano esperienza nell'integrazione di servizi esterni come le API di OpenAI con ambienti self-hosted.
* Conoscano approfonditamente le diverse opzioni di storage cloud (Standard, Nearline, Coldline) e relativi trade-off.
* Abbiano progettato e implementato pipeline ETL con strumenti come Dataflow, includendo tecniche di anonimizzazione e crittografia.
* Possiedano esperienza con Model Registry e flussi CI/CD per il rilascio automatico di modelli ML.
* Sappiano configurare strumenti di monitoraggio come Prometheus e Grafana per metriche di sistema e di performance dei modelli.
* Abbiano implementato API REST con meccanismi di sicurezza e rate limiting (Flask/FastAPI).
* Conoscano le tecniche di gestione delle risorse in Kubernetes, inclusi concetti di affinity e anti-affinity per carichi di lavoro ML.
* Abbiano esperienza nella comparazione di costi tra diverse piattaforme cloud (GCP, AWS, Azure).
* Possiedano capacità didattiche per la creazione di materiali formativi chiari ed esaustivi.
* Abbiano esperienza pregressa come ML Engineer o DevOps in progetti di produzione.
* Siano laureati in ambito STEM (Scienze, Tecnologia, Ingegneria o Matematica).
* Abbiano una conoscenza fluente dell'inglese.
Offriamo
* Ambiente Inclusivo: La nostra cultura aziendale promuove la diversità e l'inclusione, creando un ambiente di lavoro accogliente per tutti.
* Formazione Continua: I nostri collaboratori ricevono formazione costante per rimanere al passo con le ultime tecnologie e metodologie.
* Smart-Working: Flessibilità lavorativa con possibilità di lavoro da remoto, per conciliare al meglio vita privata e professionale.
* Azienda Dinamica e in Crescita: Partecipa attivamente alla crescita di un'azienda giovane, dinamica e in rapida espansione.
* Opportunità di crescita e sviluppo professionale.
* Buoni pasto.
* Computer aziendale.
* Parcheggio libero.
* Sconti sui prodotti o servizi dell'azienda.