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Cloud Native AI Engineer - Senior / Manager at Kiratech. 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. 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. Company Location: Italy.