Cloud Native AI Engineer - Senior / Manager

fully flexible
Work set-up: 
Full Remote
Contract: 
Experience: 
Mid-level (2-5 years)
Work from: 

Offer summary

Qualifications:

Experience in managing the lifecycle of ML models, including training, deployment, and monitoring., Proficiency with tools such as MLFlow, Kubeflow, Vertex AI, and SageMaker., Strong knowledge of cloud infrastructures like AWS, Azure, and GCP, and experience with Kubernetes (CKA certification required)., Background in AI/ML project management, team coordination, and familiarity with DevSecOps practices..

Key responsibilities:

  • Design efficient, secure, and maintainable AI/ML pipelines.
  • Integrate MLOps and DevSecOps practices into development and deployment processes.
  • Support enterprise clients in adopting AI-driven architectures on Kubernetes.
  • Lead project activities and coordinate multidisciplinary technical teams.

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Kiratech SME http://www.kiratech.it/
51 - 200 Employees
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Job description

Kiratech offre la sua esperienza alle imprese che vogliono migliorare la propria qualità e competitività adottando un approccio PlatformOps. Aiutiamo i clienti nel percorso di modernizzazione infrastrutturale e applicativa attraverso i nostri servizi e attraverso la selezione delle migliori tecnologie in ambito Platform AI, Platform Engineering e Platform Security.  

L'obiettivo di Kiratech è supportare, con il proprio platform team, i clienti a produrre valore per il loro business. Come? Tramite la nostra proposta di servizi professionali, formazione, Managed Service e la rivendita dei migliori tool. 

Ruolo

Cerchiamo una/un AI & MLOps Engineer con esperienza mid/manageriale per rafforzare il nostro team Engineering. La figura avrà un ruolo chiave in progetti che integrano intelligenza artificiale, infrastrutture Cloud Native e pratiche DevSecOps.

Ti occuperai di:

·       progettare pipeline AI/ML efficienti, sicure e manutenibili

·       integrare pratiche MLOps e DevSecOps nei processi di sviluppo e rilascio

·       supportare clienti enterprise nell’adozione di architetture AI-driven su Kubernetes

guidare attività progettuali e coordinare team tecnici multidisciplinari

Requirements

Competenze Tecniche richieste

Machine Learning & MLOps

·       Esperienza nella gestione del ciclo di vita dei modelli ML (training, deployment, monitoring)

·       Conoscenza strumenti: MLFlow, Kubeflow, MetaFlow, Vertex AI, SageMaker, Azure ML

·       Integrazione AI con tool di sicurezza: SonarQube, Snyk, Trivy, etc.

·       Competenza in AI-driven Monitoring (Elastic, Prometheus, Grafana, Loki)

·       Familiarità con architetture dati moderne: RAG, Vector DB, Feature Store

Sviluppo & Automazione

·       Sviluppo in Python (ML/AI SDK) e Go (Platform components)

·       Esperienza con Big Data & Streaming (Apache Spark, Kafka, Flink, Neo4j, OpenAI API)

·       CI/CD per ML (GitHub Actions, Jenkins, Argo, GitLab CI, Keptn)

·       Esperienza con AI-powered software engineering

Cloud & Infrastructure

·       Esperienza su infrastrutture scalabili in ambienti AWS, Azure, GCP

·       Terraform, Ansible, GitOps (ArgoCD, Flux)

·       Amministrazione avanzata Kubernetes (CKA richiesto)

·       Conoscenza Red Hat OpenShift AI – desiderata

Project & Team Management

·       Esperienza come manager tecnico in contesti AI/ML o R&D

·       Conoscenza metodologie ITIL, PRINCE2, AgilePM

·       Leadership tecnica e capacità di coordinare team cross-funzionali

Costituiscono titolo preferenziale

·       Esperienza su OpenAI, Anthropic Claude, Meta Llama, HuggingFace, Mistral

·       Tool AI-powered coding (Copilot, Tabnine, Codeium, Cursor)

·       OpenShift AI, Neo4j, Apache Spark, Kafka, Flink

·       Stack Elastic e/o Grafana

·       Tool AI avanzati (MPC, Operator)

·       Approcci DevSecOps (SAST, DAST, Snyk, Sonar, Mend)

 

Certificazioni:

Per il livello richiesto, è necessario possedere 

·       CKA o CKAD (Certified Kubernetes Administrator/Developer) 

·       Una certificazione CNCF (es. Certified Kubernetes Security Specialist – CKS) 

Rappresentano un nice-to-have le seguenti certificazioni: 

·       Una certificazione Cloud (es. AWS Certified Solutions Architect, Azure Solutions Architect Expert, Google Professional Cloud Architect) 

·       Una certificazione DevSecOps (es. DevSecOps Foundation o Certified DevSecOps Professional)

·       Una certificazione in ambito AI/MLOps o Data (es. Google Professional Machine Learning Engineer, Azure AI Engineer Associate,  AWS Certified Machine Learning – Specialty, Databricks Certified Machine Learning Professional, TensorFlow Developer Certificate, Red Hat AI Foundations) 

Lingue

·       Italiano fluente

·       Inglese professionale

Benefits

Cosa offriamo? 

  • Formazione continua: 1 giorno al mese dedicato alla formazione tramite l'ausilio di piattaforme dedicate 
  • Working from anywhere (1 mese all’anno o 4 settimane) 
  • Recharging Friday (1 venerdì a trimestre retribuito) 
  • Voce amica 
  • Ticket Restaurant elettronici 
  • Welfare aziendale 
  • Lavoro in un contesto aziendale giovane, dinamico, tecnologicamente innovativo 

Required profile

Experience

Level of experience: Mid-level (2-5 years)
Spoken language(s):
ItalianEnglish
Check out the description to know which languages are mandatory.

Other Skills

  • Team Management

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