AI Engineer | Settore Life Sciences

Machine Learning - Generative AI - Phyton - SQL

La tua nuova azienda

Il nostro cliente è una multinazionale italiana leader in ambito life sciences, con una forte presenza internazionale e una lunga tradizione industriale. Negli ultimi anni ha avviato un importante percorso di trasformazione digitale, investendo in dati e tecnologie avanzate. L’azienda opera in un contesto altamente regolamentato, con standard qualitativi elevati. La struttura è organizzata su scala globale, con team cross‑funzionali. L’innovazione e l’impatto sul benessere delle persone sono al centro della sua strategia.

Il tuo nuovo ruolo

Per potenziare il proprio Digital Transformation Office, siamo alla ricerca di un AI Engineer che si occuperà della progettazione, sviluppo e gestione di soluzioni AI end-to-end.

La figura rappresenta un punto di incontro tra data science e software engineering, seguendo l’intero lifecycle delle applicazioni AI: dalla definizione architetturale fino al monitoraggio in produzione. Il ruolo offre la possibilità di lavorare su progetti greenfield, contribuendo attivamente alla costruzione di soluzioni innovative fin dalle fasi iniziali.

Nel ruolo, la risorsa riporterà direttamente al Manager di riferimento, collaborando a stretto contatto con team tecnici e stakeholder di business, all’interno di un contesto dinamico che offre interessanti opportunità di crescita e sviluppo professionale.

Di cosa hai bisogno per aver successo

Per avere successo in questo ruolo è fondamentale possedere una solida base (3-5 anni di esperienza) in ambito Machine Learning e Artificial Intelligence, con esperienza nella progettazione e implementazione di pipeline di modelli end-to-end e nella gestione del loro intero ciclo di vita in produzione. La figura si occupa di progettare e sviluppare applicazioni AI e Generative AI, dalla fase di proof of concept fino alla messa in esercizio di sistemi affidabili e scalabili, adottando principi di software engineering robusti e architetture cloud-native.

È richiesta una buona padronanza degli approcci MLOps e DevOps, inclusa la progettazione e manutenzione di infrastrutture per il versionamento dei modelli, pipeline automatizzate di training e retraining, sistemi di monitoraggio e gestione delle performance, nonché l’implementazione di pratiche di caratterizzazione, orchestrazione e CI/CD. Un aspetto chiave del ruolo riguarda inoltre lo sviluppo di soluzioni di Generative AI basate su Large Language Models (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) e framework agentici.

A questa componente si affianca una solida preparazione in software engineering, in particolare in Python, necessaria per costruire applicazioni affidabili, modulari e scalabili, insieme alla conoscenza delle principali architetture cloud e dei principi di scalabilità e resilienza. La figura collabora a stretto contatto con data scientist e team tecnici per industrializzare i modelli, garantendone riproducibilità, scalabilità e affidabilità operativa, e monitora continuamente i sistemi in produzione per identificare eventuali fenomeni di data drift o degrado delle performance, attivando azioni correttive.

Chiediamo un percorso accademico pregresso triennale e magistrale in Ingegneria Matematica/Informatica/Computer Science.

Completano il profilo ottime capacità relazionali e comunicative, fondamentali per interagire efficacemente sia con team tecnici sia con stakeholder di business, traducendo esigenze complesse in soluzioni concrete e contribuendo alla definizione di standard, strumenti e best practice di AI engineering a livello organizzativo.

Cosa avrai in cambio

Avrai l’opportunità di lavorare su progetti ad alto impatto tecnologico, contribuendo attivamente alla trasformazione digitale dell’organizzazione. Entrerai in un ambiente stimolante, con concrete possibilità di crescita professionale e sviluppo continuo delle tue competenze in ambito AI.

Sede di lavoro zona Lambrate (MI)

Smartworking: 2 volte a settimana

Budget di riferimento 45-55k