Senior Cloud Architect

Location: Cascina

Senior Cloud Architect – ML Platform

Chi siamo
GANIGA è una startup deeptech italiana che sviluppa smart bins capaci di riconoscere e differenziare automaticamente i rifiuti. Combiniamo robotica, visione artificiale, AI e design industriale per creare prodotti robusti, scalabili e user-friendly, con l’obiettivo di rivoluzionare la raccolta differenziata e promuovere l’economia circolare.

Siamo un team giovane e dinamico, con mentalità startup: flessibili, veloci e orientati a creare impatto reale nel mondo.

Perché questo ruolo è importante
Cerchiamo un Senior Cloud Architect che diventi il punto di riferimento tecnico per l’intera infrastruttura di GANIGA, progettando un’architettura cloud-native su Google Cloud Platform capace di far scalare la nostra flotta di smart bins e le pipeline di visione artificiale. Sarai responsabile di implementare sistemi a microservizi ed event‑driven che permettano di addestrare e distribuire modelli AI in modo sicuro e veloce, garantendo osservabilità end‑to‑end e trasformando dati complessi in intelligenza operativa.

Per noi GCP non è un semplice strumento ma il cuore pulsante del progetto, per questo cerchiamo un esperto che conosca la piattaforma nativamente e sappia governare l’intero ciclo di vita dei dati e dei modelli per supportare la nostra crescita tecnologica.

Responsabilità principali

Design e Governo Architetturale :
Definire e governare i blueprint architetturali, focalizzandosi su microservizi, architetture event‑driven, data governance e principi di security‑by‑design.

Design e Implementazione MLOps :
Progettare e implementare architetture per l’addestramento continuo (Continuous Training), il versioning e la distribuzione sicura dei modelli AI / Visione Artificiale in produzione (sia in cloud che Edge).

Pipeline Dati e Ingestione IoT :
Costruire architetture cloud scalabili per l’ingestione, l’elaborazione e lo storage di grandi volumi di dati IoT / telemetria e, in particolare, i dati necessari per il training AI (immagini, metadati) tramite servizi event‑driven (es. Pub/Sub).

Stack Tecnologico GCP :
Scelta, integrazione e supervisione dell’intero stack tecnologico in ambiente Google Cloud Platform (GCP), inclusi componenti di orchestrazione container (GKE) e soluzioni serverless.

Infrastruttura as Code (IaC) :
Progettare e automatizzare l’infrastruttura tramite strumenti IaC (es. Terraform, Bicep, Cloud Formation / CDK) per il provisioning e la gestione delle risorse, con particolare attenzione agli ambienti di calcolo ad alte prestazioni (GPU, TPU).

Sicurezza e Compliance :
Definire e implementare le politiche di sicurezza (IAM, networking) per proteggere l’infrastruttura ML, i dataset sensibili e l’applicazione (OWASP best practice), garantendo autenticazione e protocolli sicuri.

Resilienza e Osservabilità :
Collaborare con i team SRE / Dev Sec Ops  per garantire resilienza, performance, logging, monitoraggio robusto delle pipeline ML e osservabilità end‑to‑end. Definire i criteri di Business Continuity e i livelli di RTO / RPO.

Collaborazione Tecnica :
Lavorare a stretto contatto con i Data Scientist e gli Ingegneri Software per supportare le loro esigenze infrastrutturali specifiche dell’AI e supportare il miglioramento continuo dei processi di rilascio, documentazione e knowledge transfer.

Ottimizzazione Costi :
Ottimizzare continuamente i costi delle risorse di calcolo e storage in ambiente GCP.

Requisiti minimi

Esperienza :
Solida esperienza (minimo 5 anni) nella progettazione e gestione di architetture cloud complesse, distribuite e in produzione.

Cloud :
Competenza approfondita e documentata in Google Cloud Platform (GCP).

Architetture Distribuite :
Ottima conoscenza dei pattern per microservizi, architetture multi‑tenant, architetture event‑driven e principi API‑first.

Containerizzazione e Orchestrazione :
Comprensione solida e pratica di containerizzazione (Docker) e orchestrazione (Kubernetes / GKE).

IaC / Automazione :
Esperienza pratica e padronanza nell’uso di strumenti IaC (Terraform) e scripting / programmazione per l’automazione (es. Python, Bash).

MLOps e Data Pipeline :
Esperienza nella creazione o gestione di pipeline di dati e di…