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Cloud Native AI Engineer – Mid/Senior

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Job Level

Senior

Tech Stack

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About the role

  • Progettare e far evolvere pipeline AI/ML efficienti, sicure e manutenibili, dalla sperimentazione alla produzione
  • Integrare pratiche MLOps, LLMOps e DevSecOps nei processi di sviluppo e rilascio, elevando la qualità dell’intero team
  • Essere il punto di riferimento tecnico per clienti enterprise nell’adozione di architetture AI-driven e agentic su Kubernetes e piattaforme cloud
  • Guidare attività progettuali, fare mentoring e coordinare team tecnici multidisciplinari verso obiettivi concreti

Requirements

  • Esperienza nella gestione del ciclo di vita dei modelli ML (training, deployment, monitoring)
  • Conoscenza strumenti MLOps/LLMOps: MLFlow, Kubeflow, KServe, BentoML, Ray Serve, Vertex AI, SageMaker, Azure ML
  • Integrazione AI con tool di sicurezza: SonarQube, Snyk, Trivy, etc.
  • Competenza in AI-driven Monitoring (Elastic, Prometheus, Grafana, Loki)
  • Familiarità con architetture dati moderne: RAG, Agentic RAG, Vector DB, Feature Store, Graph DB (Neo4j)
  • Esperienza su LLM e modelli fondazionali: OpenAI, Anthropic Claude, Meta Llama, HuggingFace, Mistral; self-hosted inference con Ollama o vLLM
  • Sviluppo in Python (ML/AI SDK) e Go (Platform components)
  • Esperienza con orchestrazione AI (LangChain, LangGraph, LlamaIndex) e Big Data & Streaming (Apache Spark, Kafka, Flink)
  • CI/CD per ML (MLFlow, GitHub Actions, GitLab CI, Argo Workflows, Argo Rollouts, Flagger)
  • Esperienza con AI-powered software engineering e workflow agentici (MCP, AI Agents, tool use)
  • Esperienza su infrastrutture scalabili in ambienti AWS, Azure, GCP
  • Terraform, Ansible, GitOps (ArgoCD, Flux)
  • Amministrazione avanzata Kubernetes (CKA richiesto)
  • Conoscenza Red Hat OpenShift AI – desiderata
  • Esperienza come **Techcal Lead o** **Manager Tecnico** in contesti AI/ML o R&D
  • Leadership tecnica e capacità di coordinare team cross-funzionali
  • Leadership tecnica e capacità di coordinare team cross-funzionali
  • Tool AI-powered coding (Copilot, Tabnine, Codeium, Cursor)
  • OpenShift AI, Neo4j, Apache Spark, Kafka, Flink
  • Stack Elastic e/o Grafana
  • Tool e protocolli AI avanzati (MCP – Model Context Protocol, AI Agents, Operator pattern)
  • Approcci DevSecOps (SAST, DAST, Snyk, Sonar, Mend)
  • Conoscenza metodologie ITIL, PRINCE2, AgilePM
  • CKA o CKAD (Certified Kubernetes Administrator/Developer)
  • Una certificazione CNCF (es. Certified Kubernetes Security Specialist – CKS)
  • Una certificazione Cloud (es. AWS Certified Solutions Architect, Azure Solutions Architect Expert, Google Professional Cloud Architect)
  • Una certificazione DevSecOps (es. DevSecOps Foundation o Certified DevSecOps Professional)
  • Una certificazione in ambito AI/MLOps o Data (es. Google Professional Machine Learning Engineer, Azure AI Engineer Associate, AWS Certified Machine Learning – Specialty, Databricks Certified Machine Learning Professional, TensorFlow Developer Certificate, Red Hat AI Foundations)
  • Italiano fluente
  • Inglese professionale
Benefits
  • Formazione continua: 1 giorno al mese dedicato alla formazione tramite l'ausilio di piattaforme dedicate
  • Working from anywhere (1 mese all’anno o 4 settimane)
  • Recharging Friday (1 venerdì a trimestre retribuito)
  • Voce amica
  • Ticket Restaurant elettronici
  • Welfare aziendale
  • Lavoro in un contesto aziendale giovane, dinamico, tecnologicamente innovativo
Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills & Tools
AI/ML pipeline designMLOpsLLMOpsDevSecOpsAI-driven architecturePythonGoBig DataStreamingKubernetes administration
Soft Skills
technical leadershipteam coordinationmentoringcross-functional collaboration
Certifications
CKACKADCNCFAWS Certified Solutions ArchitectAzure Solutions Architect ExpertGoogle Professional Cloud ArchitectDevSecOps FoundationGoogle Professional Machine Learning EngineerAzure AI Engineer AssociateTensorFlow Developer Certificate