Cloud Native AI Engineer - Senior / Manager

Kiratech; Italia; In loco; EUR 45.000 - 70.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Kiratech cerca un AI & MLOps Engineer per rafforzare il suo team. La posizione prevede progettazione di pipeline AI/ML e integrazione di pratiche MLOps nei processi di sviluppo. Richiesta esperienza con strumenti avanzati in un ambiente cloud, capacità di leadership e certificazioni nel settore.

Servizi

Formazione continua: 1 giorno al mese

Recharging Friday

Welfare aziendale

Ambiente di lavoro giovane, dinamico e innovativo

Competenze

• Competenze in AI-driven Monitoring (Elastic, Prometheus).
• Esperienza con Big Data & Streaming.
• Familiarità con architetture dati moderne.

Mansioni

• Progettare pipeline AI / ML efficienti, sicure e manutenibili.
• Supportare clienti enterprise nell’adozione di architetture AI-driven su Kubernetes.
• Guidare attività progettuali e coordinare team tecnici multidisciplinari.

Conoscenze

Gestione del ciclo di vita dei modelli ML

Integrazione AI con tool di sicurezza

Sviluppo in Python

Abilità nella leadership tecnica

Formazione

Certificazione CNCF (es. CKS)

Strumenti

MLFlow

Kubeflow

SageMaker

Apache Spark

Kubernetes

Descrizione del lavoro

Kiratech offre la sua esperienza alle imprese che vogliono migliorare la propria qualità e competitività adottando un approccio PlatformOps. Aiutiamo i clienti nel percorso di modernizzazione infrastrutturale e applicativa attraverso i nostri servizi e la selezione delle migliori tecnologie in ambito Platform AI, Platform Engineering e Platform Security.

L'obiettivo di Kiratech è supportare, con il proprio platform team, i clienti a produrre valore per il loro business. La nostra proposta include servizi professionali, formazione, Managed Service e rivendita di strumenti di alta qualità.

Posizione Ricercata: AI & MLOps Engineer

Stiamo cercando un/una AI & MLOps Engineer con esperienza mid / manageriale per rafforzare il nostro team Engineering. La figura avrà un ruolo chiave in progetti che integrano intelligenza artificiale, infrastrutture Cloud Native e pratiche DevSecOps.

Responsabilità:

• Progettare pipeline AI / ML efficienti, sicure e manutenibili
• Integrare pratiche MLOps e DevSecOps nei processi di sviluppo e rilascio
• Supportare clienti enterprise nell’adozione di architetture AI-driven su Kubernetes
• Guidare attività progettuali e coordinare team tecnici multidisciplinari

Competenze Tecniche Richieste:

• Gestione del ciclo di vita dei modelli ML (training, deployment, monitoring)
• Conoscenza strumenti: MLFlow, Kubeflow, MetaFlow, 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, Vector DB, Feature Store

Sviluppo & Automazione:

• Sviluppo in Python (ML / AI SDK) e Go (Componenti Platform)
• Esperienza con Big Data & Streaming (Apache Spark, Kafka, Flink, Neo4j, OpenAI API)
• Esperienza con AI-powered software engineering
• Infrastrutture scalabili in ambienti AWS, Azure, GCP
• Amministrazione avanzata Kubernetes (richiesto CKA)
• Conoscenza di Red Hat OpenShift AI – desiderata
• Esperienza come manager tecnico in ambiti AI / ML o R&D
• Conoscenza metodologie ITIL, PRINCE2, AgilePM
• Leadership tecnica e capacità di coordinare team cross-funzionali

Preferenze:

• Esperienza con OpenAI, Anthropic Claude, Meta Llama, HuggingFace, Mistral
• Tool AI avanzati (MPC, Operator)

Certificazioni:

Per il livello richiesto, è necessario possedere:

• Certificazione CNCF (es. Certified Kubernetes Security Specialist – CKS)

Nice-to-have:

• Certificazioni Cloud (es. AWS Solutions Architect, Azure Solutions Architect, Google Cloud Architect)
• Certificazioni DevSecOps (es. DevSecOps Foundation, Certified DevSecOps Professional)
• Certificazioni in AI / MLOps o Data (es. Google Professional ML Engineer, Azure AI Engineer, AWS Certified ML – Specialty, ecc.)

Altre requisiti:

• Italiano fluente
• Formazione continua: 1 giorno al mese dedicato alla formazione
• Recharging Friday (un venerdì a trimestre retribuito)
• Welfare aziendale
• Ambiente di lavoro giovane, dinamico e innovativo