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Cloud & devops engineer (gallicano nel lazio)

Gallicano nel Lazio
agap2 Italia
Pubblicato il 6 giugno
Descrizione

CHI SIAMOAGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy. Presente in 14 paesi europei con oltre 7.500 dipendenti, abbiamo aperto la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.

La preghiamo di leggere attentamente la panoramica e i requisiti per questa possibilità di lavoro riportati di seguito.
IL TUO RUOLO

Responsabilità principali

-
- Progettare, implementare e gestire infrastrutture cloud su AWS per applicazioni data-driven e soluzioni AI/ML.
- Sviluppare pipeline di deployment e orchestrazione per modelli di Machine Learning in ambienti di produzione.
- Automatizzare provisioning e configurazione infrastrutturale tramite Infrastructure as Code.
- Gestire containerizzazione e orchestrazione tramite Docker e Kubernetes.
- Implementare e ottimizzare pipeline CI/CD per ambienti cloud.
- Collaborare con team di Data Science e Software Engineering per industrializzare modelli ML.
- Supportare attività di solution design e presales, contribuendo alla definizione di architetture e proposte tecniche per clienti enterprise.
- Garantire scalabilità, sicurezza e affidabilità delle soluzioni rilasciate.

Competenze tecniche richieste
Must Have

-
- Esperienza consolidata su AWS Cloud, con focus su servizi AI/ML: Amazon SageMaker e Amazon Rekognition.
- Ottima conoscenza di Python e librerie AWS (boto3).
- Esperienza con strumenti di Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation, AWS CDK.
- Esperienza con containerizzazione e orchestrazione: Docker, Kubernetes, Docker Swarm.
- Esperienza nella costruzione di pipeline CI/CD su AWS e con TeamCity.
- Esperienza nel deployment di modelli Machine Learning in ambienti cloud produttiv

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