Chi siamo Scopra di più sui compiti quotidiani, le responsabilità generali e l'esperienza richiesta per questa occasione scorrendo subito verso il basso.
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 Azure (con i relativi servizi ML) Python xdwybme 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