Ai Engineer

Description Ali Professional, divisione specializzata nella ricerca e selezione di profili Middle e Top Management di Ali Group, supporta una prestigiosa realtà italiana leader nei servizi B2 B e soluzioni digitali per il mondo professionale e consulenziale.

L'azienda affianca decine di migliaia di studi professionali sul territorio nazionale integrando software gestionali avanzati, consulenza specialistica e innovazione di processo. Il polo tecnologico interno conta oltre 120 professionisti suddivisi in team specializzati tra sviluppo software, R&D, Dev Ops, Operations e Design.

Per il potenziamento dell'area di Intelligenza Artificiale ricerchiamo un/una AI Engineer con una solida preparazione nello sviluppo software backend e nell'integrazione di modelli AI in contesti enterprise. La persona selezionata lavorerà con un approccio AI as a Service, ( è gradita una esperienza in questa ottica di servizio piuttosto che da data scientist), seguendo l'intero ciclo di vita applicativo (progettazione, deploy, monitoraggio e manutenzione) su infrastrutture cloud e on-premise, con particolare focus su Natural Language Processing, Large Language Models, OCR e gestione documentale semantica.

Responsibilities Analizzare i requisiti di business e tradurli in architetture software scalabili e pipeline AI ad alta affidabilità. Progettare, sviluppare e ottimizzare servizi backend e API di inferenza per modelli di Machine Learning e Deep Learning.

Gestire il deployment, la configurazione e il monitoraggio continuo dei servizi su cloud Microsoft Azure e ambienti on-premise. Valutare i trade-off tecnici e architetturali tra tempi di rilascio, costi computazionali, latenza e manutenibilità.

Garantire elevati standard di qualità del codice attraverso refactoring, testing automatizzato, code review e strumenti di osservabilità/logging. Collaborare alla definizione delle best practice interne e redigere documentazione tecnica, analisi di fattibilità e Po C a supporto dei team di sviluppo e dei Product Owner.

Titolo di studio: Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, AI, Matematica, Fisica, Statistica o percorsi affini. Esperienza: Dai 4 ai 6 anni di esperienza in ruoli quali AI Engineer, Machine Learning Engineer o MLOps Engineer.

Competenze Tecniche Fondamentali: Ottima padronanza di Python e dei principi di architettura software backend. Comprovata esperienza nella gestione end-to-end di progetti AI: sviluppo di API REST, validazione del dato, unit/integration testing e monitoraggio in produzione.

Conoscenza pratica di framework ML/DL (preferibilmente Py Torch). Competenza su database relazionali e linguaggio SQL. Cloud & Tools: Esperienza operativa su cloud Microsoft Azure, Git, pipeline CI/CD e configurazione d'ambiente.

Competenze Trasversali & Lingue: Capacità di lavorare in autonomia, accuratezza e orientamento al risultato. Ottime doti comunicative e attitudine al dialogo costruttivo con stakeholder tecnici e di business. Conoscenza fluente della lingua italiana (livello C1 o superiore).

Requisiti preferenziali (Nice to have) Competenze su NLP, embedding, database vettoriali, motori di ricerca semantica, architetture RAG e gestione/serving di LLM (anche on-premise). Utilizzo di framework per l'inferenza e il serving di modelli come Fast API o Lit Serve.

Familiarità con strumenti MLOps e monitoring (es. MLflow, Lake FS, Azure Dev Ops). Conoscenza di Open Shift, container orchestration e strumenti Ia C (Terraform). Nozioni di sviluppo backend con tecnologia. NET / C#. Dimestichezza con la redazione di Architecture Decision Records (ADR).

Contratto e Inquadramento: Assunzione a tempo indeterminato con applicazione del CCNL Metalmeccanica Industria (codice CNEL C011); retribuzione e livello commisurati all'esperienza maturata. Flessibilità e Benessere: Modalità di lavoro ibrida con possibilità di smart working fino al 40% in un contesto aziendale attento al work-life balance.

Crescita Professionale: Percorsi di formazione continua, piani di aggiornamento tecnologico e opportunità di confronto con team multidisciplinari su stack moderni. Contesto Organizzativo: Inserimento in una Società Benefit solida, strutturata e orientata all'innovazione sostenibile e alla centralità delle persone.

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