Postes à Parma, United States

CQS, Organismo di Certificazione attivo nel settore delle tecnologie emergenti, apre le selezioni per Esperti Tecnici (Subject Matter Experts - SME) da integrare nei team di audit per la certificazione accreditata secondo la norma ISO/IEC 42001:2023 (Artificial Intelligence Management System). Contratto: Freelance

L'Esperto Tecnico (SME) è una figura chiave nel processo di certificazione, ma con un perimetro ben definito. L'SME affianca il Lead Auditor per colmare le competenze verticali sulla tecnologia AI, ma non assume responsabilità formale sull'esito della certificazione né sulla conduzione procedurale dell'audit.

Perché candidarsi:

1. Nessuna Responsabilità Legale sull'Audit: La responsabilità delle decisioni finali e della classificazione delle non conformità ricade interamente sul Lead Auditor (Capo Team). Il tuo ruolo è fornire un parere tecnico esperto ("Consultative Role"), non emettere sentenze.
2. Focus Tecnico: Non dovrai gestire aspetti amministrativi o burocratici della norma, ma solo analizzare come è stata implementata o costruita e validata l'IA e fornire la tua valutazione al solo lead auditor.

• Remote Audit: La maggior parte delle attività (verifica documentale, analisi architetture, review delle metriche) può essere svolta interamente da remoto, compatibilmente con le regole di accreditamento.
• Impegno a Chiamata: L'attività è su base progettuale (freelance), perfetta da affiancare ad altre attività professionali o accademiche.

Il candidato dovrà supportare il team nelle seguenti attività tecniche:

1. Validazione Tecnica: Analisi delle architetture (Cloud/Edge/On-premise), pipeline MLOps, containerizzazione e gestione delle risorse.
2. Verifica delle Metriche: Valutazione della pertinenza delle metriche di performance (es. F1-Score, AUC, Precision) rispetto allo use case specifico.
3. Analisi del Rischio AI: Valutazione critica degli scenari di rischio (ISO/IEC 23894) identificati dall'azienda (es. Data Poisoning, Model Inversion) e delle relative contromisure.
4. Etica e Fairness: Verifica tecnica delle misure anti-bias, utilizzo di dataset rappresentativi e strumenti di Explainability (XAI).
5. Reporting: Redazione di semplici note tecniche ed evidenze oggettive (es. screenshot, log commentati) da passare al Lead Auditor.

• Istruzione: Laurea Triennale o Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica/Elettronica, Data Science, Matematica, Statistica o Fisica o equipollenti.
• Esperienza Generale: Minimo 3 anni di esperienza lavorativa in ambito IT / Sviluppo Software.
• Esperienza Specifica AI/ML: Minimo 2 anni dimostrabili in ruoli tecnici (es. Data Scientist, ML Engineer, AI Tester) o di ricerca applicata.
• Progetti: Capacità di presentare un elenco (anche anonimizzato) di almeno 2 progetti legati all’ AI portati in produzione (deployment effettivo, non solo Proof of Concept/Sperimentazione).

• Linguaggi: Padronanza di Python (R gradito).
• Frameworks: Conoscenza operativa di almeno due framework principali (es. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras).
• MLOps: Familiarità con strumenti di versionamento, tracking e pipeline (es. MLflow, Kubeflow, Docker, Git).
• Terminologia: Conoscenza approfondita della ISO/IEC 22989 (Concetti e terminologia AI).

Accettiamo candidature per due tipologie di profilo principali, eventuali figure miste fra le due:

1. Profilo aziendale/Industriale: Esperienza verticale su sviluppo, messa in produzione e manutenzione di modelli AI.
2. Profilo Accademico: Dottorato di Ricerca (PhD) o Master specifico, con pubblicazioni scientifiche su temi rilevanti (Bias, Fairness, Robustezza delle Reti Neurali).

Saranno comunque valutati anche profili differenti qualora siano coperti i requisiti minimi e le competenze tecniche suddette.

Inviare il proprio CV aggiornato, includendo evidenza dei progetti AI rilevanti e degli eventuali attestati formativi, a:amministrazione@cqscert.it

La ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L.903/77). I dati saranno trattati in conformità al GDPR.