Mlops & Ai Engineer

Universidata; Lazio; In loco; EUR 40.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda tecnologica innovativa nel Lazio cerca un MLOps & AI Engineer per potenziare soluzioni AI nel campo dell'educazione. Il candidato ideale avrà esperienza in sviluppo AI, integrazione di modelli LLM, e sarà esperto in Python e Docker. Un ambiente di lavoro dinamico è garantito, con modalità ibrida e retribuzione competitiva a partire da 40k€.

Servizi

Buoni pasto 10€ / gg

Assicurazione sanitaria

Competenze

• Esperienza in sviluppo AI e integrazione di modelli LLM.
• Familiarità con sistemi di containerizzazione e MLOps.
• Esperienza in monitoraggio e deployment di modelli in produzione.

Mansioni

• Progettare e mantenere pipeline di machine learning.
• Gestire integrazione di modelli LLM con dati real-time.
• Sviluppare servizi AI scalabili per applicazioni educative.

Conoscenze

AI development

Python

Docker

MLOps frameworks (MLflow, Kubeflow, Airflow)

Data pipelines

Performance optimization

CI/CD di modelli ML

Formazione

Ph.D. in AI, data science o discipline affini

Certificazioni cloud (AWS, Azure, Google Cloud)

Descrizione del lavoro

Universidata è alla ricerca di un

MLOps & AI Engineer

per rafforzare il nostro team dedicato allo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale e data science applicate al mondo dell’education e della ricerca.

In Universidata usiamo l’innovazione per potenziare l’esperienza educativa e creare valore per chi apprende e per chi insegna.

Mettiamo la tecnologia al centro dell’impatto educativo, non come fine, ma come strumento per rendere la conoscenza più accessibile e significativa.

Cosa farai

Progettare, sviluppare e mantenere pipeline di machine learning e processi di deployment automatizzati.

Gestire l’integrazione di modelli LLM con dati real-time e sistemi backend.

Sviluppare e ottimizzare servizi AI scalabili per applicazioni educative e di analisi dati in generale.

Collaborare con team multidisciplinari per sperimentare, prototipare e validare nuove soluzioni.

Sperimentare con architetture di modelli LLM per casi d’uso legati all’apprendimento, alla valutazione e alla conoscenza.

Curare la valutazione, il fine-tuning e la validazione dei modelli, garantendo qualità e trasparenza dei risultati.

Competenze tecniche richieste

Esperienza in AI development e integrazione di modelli LLM.

Ottima conoscenza di Python, Docker, ambienti di containerizzazione.

Conoscenze di MLOps frameworks (MLflow, Kubeflow, Airflow, ecc.).

Familiarità con data pipelines, ETL e gestione di basi dati.

Competenze in backend implementation e performance optimization.

Esperienza con monitoraggio e CI/CD di modelli ML in produzione.

Plus

Ph.D. esperti di ricerca in ambito AI, data science o discipline affini.

Certificazioni cloud (AWS, Azure, Google Cloud o equivalenti).

Avere già lavorato in ambienti startup in contesti ad alta dinamicità e sperimentazione.

Cosa troverai

Un ambiente (realmente) dinamico

Apprendimento continuo e possibilità di contribuire alla crescita di iniziative rivoluzionarie nel campo dell'education.

Progetti concreti con istituzioni educative, dove i dati e l’AI generano valore concreto ogni giorno.

Un team di stacanovisti simpatici

Modalità: ibrida, con presenza su Roma, RAL 40k+ commisurata in base all’esperienza.

• Buoni pasto 10€ / gg + assicurazione sanitaria.

Se ti appassiona l’idea di costruire soluzioni AI che migliorano la conoscenza e l’accesso all’educazione, vogliamo conoscerti.