Remote MLOps Engineer: Build & Deploy AI Pipelines

Agap2 Italia; Perugia; In loco; EUR 30.000 - 45.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

AGAP2 Italia cerca un professionista esperto per ruoli MLOps/DevOps in un contesto orientato all’AI. Sarai parte di un team tecnico dedicato allo sviluppo e all’implementazione di soluzioni AI, gestendo pipeline, deployment e monitoraggio in ambienti produttivi, con focus su automazione e affidabilità.

Il candidato ideale possiede esperienza con CI/CD, Docker, Kubernetes e strumenti di tracking degli esperimenti, preferibilmente in ambienti cloud, e lavora in modo autonomo collaborando con data

Competenze

• Esperienza medio-alta in ambito MLOps, DevOps o ML engineering.
• Gestione pipeline per deployment di modelli AI/ML.
• Conoscenza processi CI/CD e automazione.
• Versioning e ciclo di vita dei modelli.
• Strumenti per deployment, orchestrazione e monitoring.
• Capacità di analisi e problem solving.
• Autonomia e collaborazione con team tecnici.
• Approccio orientato all’automazione e affidabilità.

Mansioni

• Gestire e sviluppare pipeline MLOps per modelli AI/ML.
• Curare il deployment e l’orchestrazione in ambienti produttivi.
• Implementare sistemi di monitoraggio delle performance.
• Gestire versioning dei modelli e degli artefatti.
• Automatizzare build, test e deployment tramite pipeline CI/CD.
• Collaborare con team tecnici per affidabilità ed efficienza.

Conoscenze

MLOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

Cloud

Model tracking

Experiment management

Automation

Strumenti

Docker

Kubernetes

CI/CD tooling

Monitoring tools

Infrastructure as Code

Descrizione del lavoro

AGAP2 Italia cerca un professionista esperto per ruoli MLOps/DevOps in un contesto orientato all’AI. Sarai parte di un team tecnico dedicato allo sviluppo e all’implementazione di soluzioni AI, gestendo pipeline, deployment e monitoraggio in ambienti produttivi, con focus su automazione e affidabilità.

Il candidato ideale possiede esperienza con CI/CD, Docker, Kubernetes e strumenti di tracking degli esperimenti, preferibilmente in ambienti cloud, e lavora in modo autonomo collaborando con data