Chi siamo
Possiede le qualifiche e le competenze giuste per questo lavoro? Lo scopra qui sotto e invii la sua candidatura per essere preso/a in considerazione.
SviluppoH è una software company specializzata in Intelligenza Artificiale applicata a settori complessi: difesa, sanità, edilizia. Lavoriamo con alcuni dei più importanti gruppi industriali europei, costruendo software che va in produzione e fa la differenza — niente PoC nel cassetto.
Il ruolo
Cerchiamo 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, monitoring
Guidare team multidisciplinari (ML engineers, DevOps, data scientists) nelle decisioni architetturali
Gestire deployment e orchestrazione in produzione: Docker, Kubernetes, CI/CD
Garantire affidabilità, fault tolerance e high availability dei sistemi AI in produzione
Portare 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'attivo
Solida 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 domini
Padronanza di microservizi, event-driven architecture, API design (REST, gRPC), vector DB (QDRANT), streaming (Kafka, NATS)
Cloud: AWS, GCP o xrdztoy Azure (con i relativi servizi ML)
Python production-grade; C# o Go sono un plus
Track 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 AI
Background in HPC o distributed training (Spark, Ray, Horovod)
Certificazioni cloud (AWS ML Specialty, GCP Professional)
Esperienza in settori regolati: fintech, healthcare, energy
Contributi open-source o GitHub portfolio pubblico
Dettagli
Sede: Roma (ibrido)
Contratto: tempo indeterminato, CCNL Commercio
RAL commisurata all'esperienza + buoni pasto