Descrizione dell'offerta
Responsabilità
- progettazione di architetture end-to-end per soluzioni data, analytics e AI
- sviluppo e integrazione di applicazioni custom e piattaforme avanzate
- definizione e industrializzazione di pipeline dati e modelli AI/ML in ottica MLOps
- gestione dei processi di sviluppo e rilascio (DevOps, CI/CD)
- governance delle architetture dati e delle integrazioni tra sistemi
- coordinamento di team multidisciplinari (data engineer, data scientist, cloud engineer)
- definizione dell’indirizzo tecnico e mentoring delle risorse
- pianificazione delle attività e gestione della delivery progettuale
- gestione della relazione con stakeholder business e IT su use case e roadmap evolutive
- supporto a iniziative di pre‑sales e definizione di soluzioni progettuali
- gestione di contesti complessi e multi‑stakeholder
- scouting e introduzione di soluzioni innovative (AI, Generative AI, IoT)
Requisiti
- Ottima padronanza di Python per sviluppo applicativo e data processing
- Esperienza consolidata in data science, machine learning e AI (preferibile Generative AI)
- Ottima padronanza di Python per sviluppo applicativo e modellazione avanzata
- Competenze solide in SQL (modellazione, ottimizzazione, gestione dati)
- Esperienza su piattaforme cloud (AWS, Azure, Google Cloud Platform)
- Esperienza nella progettazione di architetture dati e applicative scalabili
- Conoscenza di pratiche DevOps (CI/CD) e MLOps
- Familiarità con sviluppo di API e integrazione sistemi
- Esperienza consolidate nell’utilizzo e customizzazione di framework ML (es. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Esperienza nella gestione di team e delivery progettuali complessi
- Ottime capacità di stakeholder management a livello senior
- Approccio strutturato e orientamento al risultato
- Eccellenti capacità comunicative.
Candidatura e Ritorno (in fondo)
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