AI Engineer

Overview

In questa posizione, contributorai alla progettazione, sviluppo e messa in produzione di soluzioni AI per sostenere le iniziative del Gruppo Italgas. Lavorerai con team Data, IT, Business e partner tecnologici per garantire soluzioni scalabili e sicure integrate negli ecosistemi aziendali. Avrai responsabilità di progettare architetture AI/ML, pipeline MLOps e agenti intelligenti che supportano processi aziendali. L’opportunità combina innovazione in AI Generativa e automazione intelligente in un contesto tecnologicamente avanzato.

Retribuzione / Benefits

Premio di produzione legato agli obiettivi aziendali

Buoni pasto

Welfare aziendale

Smart working fino a 10 giorni al mese

Piano di Azionariato Diffuso

Formazione continua sulle tecnologie emergenti e AI

Responsabilità

Progettare e sviluppare soluzioni AI/ML con Databricks e Azure Open

AI dalla prototipazione al rilascio in produzione

Realizzare architetture RAG e sistemi di Vector Search per knowledge management e interrogazione documentale

Implementare pipeline MLOps per training, valutazione, deployment, monitoraggio e aggiornamento dei modelli

Sviluppare e orchestrare agenti AI e workflow integrati nei processi aziendali

Garantire integrazione delle capacità AI via API, gateway e servizi cloud

Definire e applicare standard di sicurezza, governance e data protection

Contribuire all’evoluzione della piattaforma AI aziendale e alle best practice tecnologiche

Supportare sperimentazione su nuove tecnologie e casi d’uso di AI generativa

Requisiti fondamentali

3-5 anni di esperienza come AI Engineer, ML Engineer o ruoli analoghi in contesti enterprise

Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline affini

Conoscenza Databricks e Azure Microsoft Foundry

Esperienza con framework ML e librerie per sviluppo di agenti e applicazioni basate su LLM

Conoscenza architetture RAG, retrieval e orchestrazione di agenti AI

Competenze MLOps e familiarità con CI/CD, monitoring e model lifecycle management

Ottima conoscenza di Python e buona conoscenza di SQL

Familiarità con ambienti cloud Azure e strumenti di osservabilità

Titoli preferenziali: Docker, Kubernetes, architetture event-driven, certificazioni Databricks o Azure AI

orientamento al risultato

autonomia e collaborazione con team multidisciplinari

approccio analitico e attenzione al dettaglio

Databricks

Azure Open

AI

LLM frameworks e biblioteche per agenti