DevOps AI Engineer

NEVERHACK ( ) è un gruppo francese specializzato in cybersecurity.

Dopo aver letto questa descrizione, invii il suo CV e le eventuali informazioni aggiuntive richieste facendo clic sul pulsante di candidatura. 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 un DevOps AI Engineer con esperienza medio/alta in ambito AI/ML e infrastrutture complesse, che supporti la realizzazione, l'orchestrazione e la gestione di un prototipo 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 prototipazione scalabilità, automazione, sicurezza e trasferibilità dell'architettura verso gli ambienti produttivi. La figura lavorerà a stretto contatto con System 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 il prototipo AI in ambiente di test, assicurandone scalabilità, stabilità e trasferibilità verso la produzione. Progettare e gestire pipeline CI/CD per 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. Integrare modelli AI/ML, servizi applicativi, API e componenti infrastrutturali esistenti. Gestire containerizzazione e orchestrazione dei workload AI. Implementare meccanismi di monitoraggio, logging e troubleshooting, verificando performance, disponibilità e stabilità della soluzione. Prestare particolare attenzione agli aspetti di sicurezza, gestione degli accessi e protezione degli asset e dei dati presenti nell'ambiente di test. Collaborare con il System Integrator e 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 di modelli AI/ML, inclusi gestione, configurazione, tuning e deployment. Esperienza con Docker e tecnologie di containerizzazione. Buona conoscenza di Kubernetes e dei principali concetti di orchestrazione dei workload. Esperienza nella progettazione e gestione di pipeline CI/CD. Ottima conoscenza di Git e dei principali strumenti di versioning e automazione. Esperienza nell'integrazione tra componenti AI/ML, applicazioni e infrastrutture. Conoscenza di strumenti e metodologie di monitoring, logging e troubleshooting. Familiarità con principi di Infrastructure as Code e automazione dell'infrastruttura costituisce un plus. Seniority È richiesta una seniority medio/alta, la risorsa dovrà essere in grado di operare in autonomia, prendere decisioni tecniche nell'ambito del proprio perimetro e affrontare problematiche non completamente predefinite. Requisiti aggiuntivi Forte attitudine alla prototipazione rapida e alla sperimentazione tecnologica. Approccio problem solving e 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 ambito MLOps / LLMOps. Esperienza con LLM, GenAI o sistemi AI generativi. Conoscenza di framework e tool per il deployment e serving di modelli AI. Esperienza con ambienti cloud (AWS, Azure o GCP). Conoscenza di strumenti di Infrastructure as Code, come Terraform o Ansible. Esperienza con sistemi di observability e monitoring. Conoscenza di pratiche di security by design applicate a infrastrutture e workload AI. L'obiettivo principale della figura sarà trasformare 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 Inserimento con percorsi strutturati di formazione e crescita. Ambiente stimolante in 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. xpavfwm Il processo di selezione prevede colloquio HR e 2 colloqui di carattere tecnico.