DevOps AI Engineer

NEVERHACKEsperienza, qualifiche e soft skill: possiede tutti i requisiti per avere successo in questa opportunità? Lo scopra qui sotto.( ) è un gruppo francese specializzato in cybersecurity. Fondato nel 2021 e con sedi in 11 paesi, il gruppo conta oggi più di 1200 dipendenti in tutto il mondo. La nostra ambizione è quella di espanderci a livello internazionale per costruire un mondo digitale sicuro per tutti.È proprio grazie a questa forte espansione che Siamo alla ricerca di unDevOps AI Engineercon esperienza medio/alta in ambito AI/ML e infrastrutture complesse, che supporti la realizzazione, l'orchestrazione e la gestione di unprototipo AI in ambiente controllato . La risorsa avrà l'obiettivo di riprodurre una versione ridotta e funzionale del modello AI che verrà successivamente portato in produzione, garantendo fin dalle fasi di prototipazionescalabilità, automazione, sicurezza e trasferibilità dell'architetturaverso gli ambienti produttivi. La figura lavorerà a stretto contatto conSystem Integrator, team tecnici e stakeholder interni , contribuendo alla validazione dei requisiti e alla definizione delle soluzioni tecnologiche più appropriate.Responsabilità principali Realizzare, configurare e orchestrare ilprototipo AI in ambiente di test , assicurandone scalabilità, stabilità e trasferibilità verso la produzione. Progettare e gestirepipeline CI/CDper l'automazione del ciclo di sviluppo, test, versioning e deployment dei componenti AI. Automatizzare provisioning, configurazione e gestione dell'infrastruttura necessaria all'esecuzione del prototipo. Integraremodelli AI/ML, servizi applicativi, API e componenti infrastrutturaliesistenti. Gestire containerizzazione e orchestrazione dei workload AI. Implementare meccanismi dimonitoraggio, logging e troubleshooting , verificando performance, disponibilità e stabilità della soluzione. Prestare particolare attenzione agli aspetti disicurezza, gestione degli accessi e protezione degli asset e dei datipresenti nell'ambiente di test. Collaborare con ilSystem Integratore con i team interni per analizzare e validare i requisiti tecnici. Identificare criticità e proporre soluzioni tecniche durante le fasi di prototipazione. Documentare configurazioni, processi, pipeline e modalità di deployment, facilitando il successivo passaggio verso l'ambiente produttivo.Competenze tecniche richieste Python , con particolare riferimento a: scripting e automazione; integrazione tramite API; gestione di componenti e workflow AI/ML. Conoscenza ed esperienza nell'utilizzo dimodelli AI/ML , inclusi gestione, configurazione, tuning e deployment. Esperienza conDockere tecnologie di containerizzazione. Buona conoscenza diKubernetese dei principali concetti di orchestrazione dei workload. Esperienza nella progettazione e gestione dipipeline CI/CD . Ottima conoscenza diGite dei principali strumenti di versioning e automazione. Esperienza nell'integrazione tra componenti AI/ML, applicazioni e infrastrutture. Conoscenza di strumenti e metodologie dimonitoring, logging e troubleshooting . Familiarità con principi diInfrastructure as Code e automazione dell'infrastrutturacostituisce un plus.Seniority È richiesta unaseniority medio/alta , la risorsa dovrà essere in grado dioperare in autonomia , prendere decisioni tecniche nell'ambito del proprio perimetro e affrontare problematiche non completamente predefinite.Requisiti aggiuntivi Forte attitudine allaprototipazione rapidae alla sperimentazione tecnologica. Approccioproblem solvinge capacità di individuare autonomamente soluzioni a problemi tecnici complessi. Capacità di lavorare in autonomia e di interfacciarsi efficacemente con team tecnici interni ed esterni. Buone capacità di comunicazione e collaborazione. Orientamento alla documentazione e alla riproducibilità delle soluzioni realizzate.Nice to have Costituiscono elementi preferenziali: Esperienza in ambitoMLOps / LLMOps . Esperienza conLLM, GenAI o sistemi AI generativi . Conoscenza di framework e tool per il deployment e serving di modelli AI. Esperienza con ambienticloud(AWS, Azure o GCP). Conoscenza di strumenti di Infrastructure as Code, comeTerraform o Ansible . Esperienza con sistemi di observability e monitoring. Conoscenza di pratiche disecurity by designapplicate a infrastrutture e workload AI.L'obiettivo principale della figura saràtrasformare il prototipo AI in una soluzione tecnicamente riproducibile, automatizzata e pronta a essere evoluta verso la produzione , riducendo al minimo le attività manuali e le criticità legate al successivo deployment produttivo.Cosa offriamo Inserimentocon percorsi strutturati di formazione e crescita . Ambiente stimolantein ambito cybersecurity e IT, con possibilità di sviluppo su progetti complessi. Modalità di lavoro remota CCNL Metalmeccanico, ticket restaurant 8 €, welfare, RAL tra 45.000 € e 48.000 €Sede di lavoro: Remoto, con disponibilità a recarsi negli uffici di Milano, Torino, Bologna per riunioni di allineamento. xdwybme Il processo di selezione prevede colloquio HR e 2 colloqui di carattere tecnico.