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Pubblicato il 3 maggio
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AI Engineer (mid/senior) – Napoli (Hybrid) | Theia Innovation Theia Innovation è la società di ricerca, sviluppo e innovazione in ambitoDeep Techdel 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, cooperativo e orientato ai risultati, integrando attività di ricerca, sviluppo e system integration per trasformare esigenze industriali complesse in soluzioni concrete, scalabili e misurabili.Theia Innovationricerca un/unaAI Engineerda inserire nel nostro Team AI & Data Platform, per contribuire alla progettazione, industrializzazione e gestione operativa di soluzioniAI/MLin contesti produttivi, con particolare attenzione apipeline dati,MLOpse 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 (modalitàhybrid) |Contratto:Full-timeResponsabilità Progettare e sviluppare componenti e serviziAI/MLutilizzabili in produzione (integrazione con sistemi esistenti, attenzione a qualità, performance e affidabilità).
Definire e mantenere pipelineETLe workflow di orchestrazione tramiteAirflow.
Gestire processi di ingestion e trasformazione dati suData Lake.
Implementare praticheMLOps: riproducibilità, versioning, model lifecycle e monitoraggio.
UtilizzareMLflowper experiment tracking, gestione artifact e model registry.
Collaborare con il team per requisiti, metriche di successo, validazione e rilascio.Requisiti Esperienza competente conPythone sviluppo software (strutturazione del codice, testing, troubleshooting).
Esperienza conDocker.
Esperienza conAirflowe/o altri orchestratori.
Buona esperienza con SQL e database relazionali e non relazionali.
Familiarità con ambientiGCPe 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

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