Software Engineer - Mlops

Agap2 Italia; Latina; In loco; EUR 40.000 - 70.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda tecnologica sta cercando un AI Software Engineer esperto in MLOps e Machine Learning. Il candidato ideale avrà solide competenze in Python, Docker e Kubernetes, oltre a una comprovata esperienza nell'integrazione di modelli AI su piattaforme cloud. Questo ruolo offre l'opportunità di lavorare su progetti innovativi in un ambiente dinamico a Roma Tiburtina.

Competenze

• Esperienza nella gestione di modelli ML in produzione e nella loro integrazione nelle infrastrutture cloud.
• Competenze in automazione e sviluppo di architetture container-based.
• Eccellenti capacità comunicative e di collaborazione in team multifunzionali.

Mansioni

• Implementare e gestire i processi MLOps per garantire scalabilità e sicurezza.
• Sviluppare e ottimizzare script di automazione.
• Collaborare con team per tradurre requisiti in soluzioni AI.

Conoscenze

Python

Machine Learning

MLOps

Docker

Kubernetes

AI generativa

Cloud computing

Strumenti

FastAPI

PostgreSQL

Terraform

PyTorch

Hugging Face

FAISS

Descrizione del lavoro

AI Software Engineer | MLOps – Decision Intelligence

Sede : Roma Tiburtina(RM), Lazio(IT)

Tipo di Impiego : Full Time

Profilo professionale

Professionista esperto in Machine Learning, Large Language Models (LLMs) e Generative AI, con competenze avanzate in MLOps, cloud computing e container orchestration. Consolidata esperienza nello sviluppo, integrazione e monitoraggio di modelli di intelligenza artificiale su piattaforme cloud scalabili, sicure e automatizzate.

Responsabilità principali

• Implementazione e gestione dei processi MLOps per garantire scalabilità, sicurezza e affidabilità dei modelli ML.
• Utilizzo di approcci innovativi nel campo del Machine Learning, con focus su LLM e AI generativa.
• Integrazione dei modelli ML nelle infrastrutture cloud tramite strumenti Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation).
• Progettazione e implementazione di architetture container-based con Docker e Kubernetes.
• Sviluppo e ottimizzazione di script di automazione per migliorare l'efficienza operativa.
• Collaborazione con team multifunzionali per tradurre i requisiti del cliente in soluzioni AI scalabili e affidabili.

Competenze tecniche principali

• Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Gunicorn
• PyTorch, Transformers, Sentence-Transformers, scikit-learn, spaCy
• LangChain, LangChain-Community, LangChain-Ollama
• Hugging Face Hub, Faiss (vector similarity search)
• NumPy, SciPy, pandas, Joblib
• Torch CUDA stack (nvidia-cuda, cudnn, triton)
• Rich, Loguru, Typer (CLI e logging avanzato)
• FastAPI-Healthz, SQLModel, Pydantic, Pydantic-Settings
• Requests, Aio (integrazioni e API async)
• SpaCy (NLP : NER, POS tagging, dependency parsing, embeddings)

MLOps & DevOps

• Docker, Kubernetes, Terraform, CloudFormation, Kubeflow
• CI / CD pipelines, logging distribuito, monitoraggio con Prometheus
• Gestione modelli in produzione (deployment, retraining, audit)
• PostgreSQL, integrazione con ORM e gestione migrazioni con Alembic
• Integrazione con LLM tramite LangChain + Ollama
• Esperienza su Hugging Face, OpenAI e modelli Sentence Transformers
• Vector database con FAISS CPU
• Utilizzo di Transformers per embedding e text generation

Soft Skills

• Spiccato problem solving e capacità di affrontare problematiche tecniche complesse.
• Ottime doti comunicative e di collaborazione in team cross-funzionali.
• Attitudine all'innovazione e all'apprendimento continuo in ambito AI.

Se pensi possa essere l'opportunità giusta per te, non esitare a candidarti e ad inoltrarci il CV!