Generative AI Engineer | ML Ops & Data Pipelines

Capgemini; Bologna; Hybrid; EUR 33.000 - 47.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Modalità di lavoro ibrida

Zusammenfassung

Capgemini ricerca un AI Engineer con esperienza nello sviluppo e produzione di soluzioni AI scalabili, in grado di seguire l’intero ciclo di vita: dallo sviluppo al rilascio e al monitoraggio.

Il ruolo prevede lo sviluppo di soluzioni AI, Deep Learning e architetture RAG, creazione di pipeline ETL, integrazione Vector Database e esposizione dei servizi tramite API. Si richiede esperienza con Hyperscaler, Python, PySpark, MLflow e containerizzazione (Docker/Kubernetes).

Qualifikationen

• Esperienza con Python e PySpark in progetti AI.
• Competenze MLOps, DevOps e CI/CD comprovate.
• Conoscenza di Git e gestione versioning, API design.

Aufgaben

• Sviluppare soluzioni AI, DL e architetture RAG.
• Creare pipeline ETL e processing dati.
• Integrare Vector Database ed esporre servizi via API.
• Implementare CI/CD e pratiche MLOps.
• Gestire deployment, logging e monitoraggio in produzione.

Kenntnisse

Python

Pyspark

MLOps

CI/CD

Git

APIs

FastAPI

Docker

Kubernetes

Vector Database

Databricks

Snowflake

MLflow

Tools

Databricks

Snowflake

Vector Database

MLflow

Jobbeschreibung

Capgemini ricerca un AI Engineer con esperienza nello sviluppo e produzione di soluzioni AI scalabili, in grado di seguire l’intero ciclo di vita: dallo sviluppo al rilascio e al monitoraggio.

Il ruolo prevede lo sviluppo di soluzioni AI, Deep Learning e architetture RAG, creazione di pipeline ETL, integrazione Vector Database e esposizione dei servizi tramite API. Si richiede esperienza con Hyperscaler, Python, PySpark, MLflow e containerizzazione (Docker/Kubernetes).