AI Engineer (mid/senior) – Napoli (Hybrid) | Theia Innovation
Theia Innovation è la società di ricerca, sviluppo e innovazione in ambito Deep Tech del Gruppo TeaTek. La società nasce con l’obiettivo di supportare imprese e organizzazioni nella trasformazione digitale e nella creazione di valore attraverso soluzioni avanzate basate su Intelligenza Artificiale, Blockchain, Realtà Immersive, Internet of Things e Cloud Computing. L’approccio metodologico è di tipo scientifico, collaborativo e orientato ai risultati, integrando attività di ricerca, sviluppo e system integration per trasformare esigenze industriali complesse in soluzioni concrete, scalabili e misurabili.
Theia Innovation ricerca un/una AI Engineer da inserire nel nostro Team AI & Data Platform, per contribuire alla progettazione, industrializzazione e gestione operativa di soluzioni AI/ML in contesti produttivi, con particolare attenzione a pipeline dati, MLOps e deploy. La figura lavorerà su piattaforme dati e applicazioni AI da sviluppare o già in produzione, contribuendo in modo concreto allo sviluppo, all’integrazione e al mantenimento di sistemi basati su machine learning e pipeline dati.
Sede: Napoli (modalità hybrid ) | Contratto: Full-time
Responsabilità
Progettare e sviluppare componenti e servizi AI/ML utilizzabili in produzione (integrazione con sistemi esistenti, attenzione a qualità, performance e affidabilità).
Definire e mantenere pipeline ETL e workflow di orchestrazione tramite Airflow .
Gestire processi di ingestion e trasformazione dati su Data Lake .
Implementare pratiche MLOps : riproducibilità, versioning, model lifecycle e monitoraggio.
Utilizzare MLflow per experiment tracking, gestione artifact e model registry.
Collaborare con il team per requisiti, metriche di successo, validazione e rilascio.
Requisiti
Esperienza professionale con Python e sviluppo software (strutturazione del codice, testing, troubleshooting).
Esperienza con Docker .
Esperienza con Airflow e/o altri orchestratori.
Buona esperienza con SQL e database relazionali e non relazionali.
Familiarità con ambienti GCP e principi di data platform.
Familiarità con sistemi Linux.
CI/CD e automazione per pipeline e servizi ML.
Familiarità con strumenti di MLOps.
Candidatura: inviare CV/LinkedIn e, se disponibile, link a GitHub/portfolio in DM su LinkedIn oppure e-mail a