Job Description & How to Apply Below
L’azienda sviluppa soluzioni avanzate di intelligenza artificiale predittiva, progettate per automatizzare l’intero ciclo di vita dei modelli di Machine Learning, dalla creazione al deployment fino al monitoraggio continuo in ambienti enterprise.
La risorsa entrerà a far parte del team di sviluppo e lavorerà sull’infrastruttura che supporta modelli di Machine Learning su larga scala. Contribuirà alla progettazione, implementazione e manutenzione di pipeline robuste e scalabili, collaborando quotidianamente con Data Scientist e Software Engineer. Avrà un impatto diretto sulle decisioni tecnologiche e sulla definizione delle best practice della piattaforma. Il ruolo è centrale nell’evoluzione del prodotto e nella sua affidabilità in ambienti di produzione.
Responsabilità principali:
Definire correttamente le risorse applicative dei servizi: limiti di CPU/memoria, requests, storage.
Gestire la migrazione dei microservizi verso un ambiente containerizzato/orchestrato, occupandosi correttamente di tutti gli aspetti che cambiano in questo passaggio: logging, gestione dei processi, stato locale, sicurezza dei container.
Gestire applicazioni che trattano file di grandi dimensioni, definendo dove e come i file vengono scritti, spostati e condivisi (storage dedicato, S3 e soluzioni simili).
Operare in ambiente AWS con conoscenza approfondita e dettagliata dei relativi servizi.
Requisiti richiesti
Esperienza reale e comprovata nella progettazione e gestione di piattaforme containerizzate/orchestrate ( Kubernetes o soluzioni equivalenti).
Esperienza concreta nella migrazione di microservizi verso ambienti container-based.
Esperienza pregressa diretta con applicazioni che gestiscono file di grandi dimensioni (storage, movimentazione, condivisione).
Conoscenza approfondita di AWS e dei suoi servizi.
Scaling e configurazione dei microservizi.
Gestione delle risorse e dei workload.
Ragionamento e approccio su uno scenario di migrazione di microservizi.
Si offre un contratto a tempo indeterminato, CCNL Metalmeccanico con un budget tra i 40.000 e i 50.000€ di RAL + buoni pasto (8€ / giorno) + fondo sanitario
Sede:
Roma (zona Sud), previsti 3 giorni di smart working a settimana e 2 di presenza in sede
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