Esperto Tecnico (SME) per Audit ISO/IEC 42001

CQS - Certifications and Quality Systems; Remoto; EUR 30.000 - 50.000; Part-time

Descrizione del lavoro

Un'organizzazione di certificazione in Italia cerca Esperti Tecnici (Subject Matter Experts) per audit in intelligenza artificiale. Il lavoro è freelanced e può essere svolto da remoto, con responsabilità limitate nel processo di certificazione. Sono richiesti almeno 3 anni di esperienza in IT e 2 anni in ruolo tecnico legato ad AI, unitamente a competenze su linguaggi come Python e framework quali TensorFlow e Scikit-learn.

Competenze

• Minimo 3 anni di esperienza lavorativa in ambito IT / Sviluppo Software.
• Minimo 2 anni dimostrabili in ruoli tecnici come Data Scientist o ML Engineer.
• Capacità di presentare almeno 2 progetti legati all’AI portati in produzione.

Mansioni

• Supportare il team nella validazione tecnica delle architetture AI.
• Valutare le metriche di performance rispetto allo use case specifico.
• Analizzare gli scenari di rischio AI e le contromisure.
• Verificare misure anti-bias e strumenti di Explainability.
• Redigere note tecniche da passare al Lead Auditor.

Conoscenze

Padronanza di Python

Conoscenza operativa di TensorFlow

Familiarità con Docker

Conoscenza approfondita della ISO/IEC 22989

Formazione

Laurea Triennale o Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica/Elettronica, Data Science, Statistica o Fisica

Strumenti

Scikit-learn

MLflow

Descrizione del lavoro

CQS, Organismo di Certificazione attivo nel settore delle tecnologie emergenti, apre le selezioni per Esperti Tecnici (Subject Matter Experts - SME) da integrare nei team di audit per la certificazione accreditata secondo la norma ISO/IEC 42001:2023 (Artificial Intelligence Management System). Contratto: Freelance

Il Ruolo

L'Esperto Tecnico (SME) è una figura chiave nel processo di certificazione, ma con un perimetro ben definito. L'SME affianca il Lead Auditor per colmare le competenze verticali sulla tecnologia AI, ma non assume responsabilità formale sull'esito della certificazione né sulla conduzione procedurale dell'audit.

Perché candidarsi:

1. Nessuna Responsabilità Legale sull'Audit: La responsabilità delle decisioni finali e della classificazione delle non conformità ricade interamente sul Lead Auditor (Capo Team). Il tuo ruolo è fornire un parere tecnico esperto ("Consultative Role"), non emettere sentenze.
2. Focus Tecnico: Non dovrai gestire aspetti amministrativi o burocratici della norma, ma solo analizzare come è stata implementata o costruita e validata l'IA e fornire la tua valutazione al solo lead auditor.

Modalità Operativa e Flessibilità

• Remote Audit: La maggior parte delle attività (verifica documentale, analisi architetture, review delle metriche) può essere svolta interamente da remoto, compatibilmente con le regole di accreditamento.
• Impegno a Chiamata: L'attività è su base progettuale (freelance), perfetta da affiancare ad altre attività professionali o accademiche.

Responsabilità Principali

Il candidato dovrà supportare il team nelle seguenti attività tecniche:

1. Validazione Tecnica: Analisi delle architetture (Cloud/Edge/On-premise), pipeline MLOps, containerizzazione e gestione delle risorse.
2. Verifica delle Metriche: Valutazione della pertinenza delle metriche di performance (es. F1-Score, AUC, Precision) rispetto allo use case specifico.
3. Analisi del Rischio AI: Valutazione critica degli scenari di rischio (ISO/IEC 23894) identificati dall'azienda (es. Data Poisoning, Model Inversion) e delle relative contromisure.
4. Etica e Fairness: Verifica tecnica delle misure anti-bias, utilizzo di dataset rappresentativi e strumenti di Explainability (XAI).
5. Reporting: Redazione di semplici note tecniche ed evidenze oggettive (es. screenshot, log commentati) da passare al Lead Auditor.

Requisiti Indispensabili

• Istruzione: Laurea Triennale o Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica/Elettronica, Data Science, Matematica, Statistica o Fisica o equipollenti.
• Esperienza Generale: Minimo 3 anni di esperienza lavorativa in ambito IT / Sviluppo Software.
• Esperienza Specifica AI/ML: Minimo 2 anni dimostrabili in ruoli tecnici (es. Data Scientist, ML Engineer, AI Tester) o di ricerca applicata.
• Progetti: Capacità di presentare un elenco (anche anonimizzato) di almeno 2 progetti legati all’ AI portati in produzione (deployment effettivo, non solo Proof of Concept/Sperimentazione).

Competenze Tecniche (Hard Skills)

• Linguaggi: Padronanza di Python (R gradito).
• Frameworks: Conoscenza operativa di almeno due framework principali (es. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras).
• MLOps: Familiarità con strumenti di versionamento, tracking e pipeline (es. MLflow, Kubeflow, Docker, Git).
• Terminologia: Conoscenza approfondita della ISO/IEC 22989 (Concetti e terminologia AI).

Profili Ricercati

Accettiamo candidature per due tipologie di profilo principali, eventuali figure miste fra le due:

1. Profilo aziendale/Industriale: Esperienza verticale su sviluppo, messa in produzione e manutenzione di modelli AI.
2. Profilo Accademico: Dottorato di Ricerca (PhD) o Master specifico, con pubblicazioni scientifiche su temi rilevanti (Bias, Fairness, Robustezza delle Reti Neurali).

Saranno comunque valutati anche profili differenti qualora siano coperti i requisiti minimi e le competenze tecniche suddette.

Modalità di Candidatura

Inviare il proprio CV aggiornato, includendo evidenza dei progetti AI rilevanti e degli eventuali attestati formativi, a:[e-mail]

La ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L.903/77). I dati saranno trattati in conformità al GDPR.