MIDDLE AI Architect & Data Science

Overview

In questa funzione, supporti la definizione e la realizzazione delle architetture AI e dei modelli analitici avanzati all'interno di un contesto industriale data-driven. Collabori strettamente con engineer e data scientist per progettare, validare e pubblicare soluzioni basate su Lakehouse, Data Mesh e tecnologie Generative AI. Avrai responsabilità di standardizzazione, documentazione tecnica e integrazione in pipeline aziendali. L'opportunità è guidata da una strategia di trasformazione digitale che cerca impatti concreti su manutenzione predittiva, ottimizzazione delle reti e anomaly detection, in un ambiente innovativo e internazionale di Italgas/Bludigit.

Retribuzione / Benefits

• Opportunità di crescita professionale
• Ambiente di lavoro innovativo nel Data & AI
• Formazione continua su tecnologie emergenti (Databricks, Azure, GenAI)
• Smart working parziale
• Premio di produzione legato agli obiettivi
• Buoni pasto e welfare aziendale

Responsabilità

• Progettare architetture AI, ML e Data Science coerenti con standard tecnici e best practice
• Disegnare architetture dati basate su Lakehouse e Data Mesh quando rilevante
• Definire pattern architetturali per soluzioni Generative AI (RAG, Vector Search, Lakehouse AI, Mosaic AI, AI Agent)
• Valutare tecnologie, framework e piattaforme per sviluppo e deployment di modelli AI/ML
• Redigere specifiche tecniche e linee guida per riproducibilità, versioning e qualità dei modelli
• Progettare e sviluppare modelli di ML, DL e NLP per casi industriali (manutenzione predittiva, ottimizzazione reti, anomaly detection)
• Condurre analisi esplorative, feature engineering e selezione modelli per casi d'uso
• Validare correttezza e robustezza dei modelli, effettuando review tecniche e test di qualità
• Integrare LLM e AI Agent nelle pipeline aziendali, progettando e validando
• Assicurare conformità alle best practice MLOps (monitoraggio drift, A/B testing, retraining)
• Contribuire a una knowledge base tecnica interna documentando pattern e lesson learned

Requisiti fondamentali

• Esperienza 4–6 anni in ruoli AI/ML Architect, Senior Data Scientist o Applied Scientist su progetti enterprise
• Laurea magistrale o dottorato in campi correlati
• Solida conoscenza di ML, DL, NLP e tecniche statistiche avanzate
• Esperienza con piattaforme cloud (Azure, Databricks) e architetture Lakehouse
• Ottima conoscenza di Python e framework ML/AI (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
• Esperienza con PySpark e tecnologie Big Data (Spark, Delta Lake)
• Conoscenza strumenti MLOps (MLflow, Unity Catalog) e CI/CD per modelli ML
• Esperienza con LLM, Generative AI e pattern come RAG e Vector Search
• Conoscenza SQL e modellazione dati (star/snowflake)
• Familiarità con Data Governance e Data Quality (Unity Catalog, lineage)
• Certificazioni Databricks o Microsoft Azure in AI/ML (Nice to Have)
• Capacità di comunicare scelte architetturali a interlocutori tecnici e non tecnici
• Pensiero analitico e approccio scientifico
• Capacità di collaborazione e review tra pari
• Azure, Databricks
• Lakehouse, Data Mesh
• RAG, Vector Search, Mosaic AI, AI Agent