Il ruoloCerchiamo un/una Senior AI Engineer con almeno 5 anni di esperienza che sappia fare la cosa più difficile in questo settore: portare sistemi AI complessi dalla ricerca alla produzione, e tenerli vivi. Lavorerai come technical leader su architetture distribuite end-to-end, coordinando team multidisciplinari e prendendo decisioni architetturali che impattano direttamente il business dei nostri clienti enterprise. Se hai già disegnato sistemi ML scalabili, sai quanto fa la differenza avere qualcuno che vede il quadro completo — da data ingestion a monitoring.Cosa farai
Progettare architetture AI/ML scalabili in ambienti enterprise critici (microservizi, distributed systems, real-time)Disegnare e ottimizzare pipeline end-to-end: data ingestion, preprocessing, training, inference, monitoringGuidare team multidisciplinari (ML engineers, DevOps, data scientists) nelle decisioni architetturaliGestire deployment e orchestrazione in produzione: Docker, Kubernetes, CI/CDGarantire affidabilità, fault tolerance e high availability dei sistemi AI in produzionePortare proof-of-concept a sistemi enterprise stabili e scalabili
Cosa cerchiamo
5+ anni in ruoli tecnici (AI Engineer, ML Systems Engineer, Solutions Architect)3+ anni di progettazione di sistemi AI in produzione, con almeno 2-3 architetture complesse all'attivoSolida esperienza su ML pipelines (training, inference, retraining) e MLOps (feature stores, model registries)Competenze su LLM, Computer Vision o NLP — specializzazione in almeno uno o due dominiPadronanza di microservizi, event-driven architecture, API design (REST, gRPC), vector DB (QDRANT), streaming (Kafka, NATS)Cloud: AWS, GCP o Azure (con i relativi servizi ML)Python production-grade; C# o Go are a plusTrack record come technical leader o architect: se hai già fatto mentoring e code review, siamo sulla stessa lunghezza d'onda
Nice to have
Esperienza con LLM systems: fine-tuning, RAG, agentic AIBackground in HPC o distributed training (Spark, Ray, Horovod)Certificazioni cloud (AWS ML Specialty, GCP Professional)Esperienza in settori regolati: fintech, healthcare, energyContributi open-source o GitHub portfolio pubblico
Dettagli
Sede: Roma (ibrido)Contratto: tempo indeterminato, CCNL CommercioRAL commisurata all'esperienza + buoni pasto
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