MLOps Engineer

M.C. Engineering S.r.l.

Torino

On-site

EUR 279,000 - 446,400

Full time

14 days+
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Job summary

MC Engineering Srl Torino cerca un MLOps Engineer per progetti in ambito AI &Data, occupandoti della progettazione, implementazione e ottimizzazione di pipeline MLOps per la gestione del ciclo di vita dei modelli di Machine Learning e Generative AI.

Sarai coinvolto nell’automazione dei processi di training, deployment, monitoring e governance dei modelli, contribuendo a garantire scalabilità, affidabilità e performance delle soluzioni AI in ambienti enterprise.

Qualifications

  • Laurea o diploma tecnico richiesto.
  • Almeno 3+ anni di esperienza in Data Science/AI Engineering o MLOps.
  • Buona conoscenza di Python.
  • Conoscenza pipeline MLOps (training, deployment, monitoring).
  • Esperienza con Docker e Kubernetes.
  • Conoscenza di cloud Azure/AWS/GCP.
  • Familiarità con CI/CD per modelli ML.
  • Conoscenza di TensorFlow e PyTorch.
  • Buona conoscenza dell'inglese (B2).

Responsibilities

  • Progettare, implementare e ottimizzare pipeline MLOps per lifecycle dei modelli.
  • Automazione training, deployment, monitoring e governance dei modelli.
  • Garantire scalabilità, affidabilità e performance in ambienti enterprise.
  • Lavorare in contesto collaborativo con crescita professionale.

Skills

Python
MLOps
CI/CD ML
TensorFlow
PyTorch
Docker
Kubernetes
Cloud Azure/AWS/GCP
Inglese (B2)

Education

Laurea o diploma tecnico

Tools

Docker
Kubernetes
Azure
AWS
GCP
CI/CD tools

Job description

M.C. Engineering Srl Torino, Italia Consulenza Lavoro a distanza Intervallo 25.000,00-40.000,00 EUR al mese

Descrizione azienda

MC Engineering è una dinamica società di consulenza informatica, con sedi a Torino, Milano, Roma e Bari. Lavoriamo a stretto contatto con realtà innovative nel mondo ICT, portando avanti progetti che spaziano tra vari settori.

Per noi, le persone sono al centro di tutto: puntiamo su un continuo aggiornamento, sulla crescita costante e sull’eccellenza, per affrontare insieme sfide innovative e fare la differenza nel nostro settore.

Posizione
Cosa farai con noi?

Come MLOps Engineer avrai l’opportunità di lavorare su progetti in ambito AI & Data, occupandoti della progettazione, implementazione e ottimizzazione di pipeline MLOps per la gestione del ciclo di vita dei modelli di Machine Learning e Generative AI. Sarai coinvolto nell’automazione dei processi di training, deployment, monitoring e governance dei modelli, contribuendo a garantire scalabilità, affidabilità e performance delle soluzioni AI in ambienti enterprise.

Opererai in un contesto collaborativo e strutturato, orientato alla qualità e all’innovazione, dove il tuo contributo sarà valorizzato attraverso un percorso di crescita professionale.

Competenze richieste
  • Laurea o diploma tecnico
  • Esperienza di almeno 3+ anni in ambito Data Science, AI Engineering o MLOps
  • Buona conoscenza di Python
  • Conoscenza di pipeline MLOps (training, deployment, monitoring)
  • Esperienza con strumenti di containerizzazione e orchestrazione (Docker, Kubernetes)
  • Conoscenza di cloud platform (Azure, AWS o GCP)
  • Familiarità con CI/CD per modelli ML
  • Conoscenza di framework ML (es. TensorFlow, PyTorch o equivalenti)

Buona conoscenza della lingua inglese (livello B2)

Completano il profilo
  • Un’elevata attitudine al lavoro in team
  • Doti di precisione e flessibilità mentale
  • Capacità proattiva nella gestione delle problematiche professionali
Altre informazioni

Inserimento in organico con un inquadramento commisurato all’esperienza professionale pregressa e una retribuzione in linea con le reali capacità del candidato. Se sei una persona appassionata di tecnologia, desiderosa di crescere in un ambiente che promuove l’eccellenza nel settore Automotive, questa è l’occasione che fa per te! Unisciti a MC Engineering: dove le idee diventano innovazione!

Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei DLgs 215/03 e 216/03.

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