Cloud Native Engineer

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.  

Kiratech è alla ricerca di una/un Cloud Native Engineer specializzata/o in AI per il suo Engineering Team. 

La figura si occuperà di contribuire attivamente come parte di un team, su progetti attivi presso i clienti di Kiratech nell’adozione di tecnologie e pratiche di data science and machine learning engineering Platform e Cloud Native.  

La persona che meglio si presta a questo ruolo ha esperienza consolidata nella definizione e implementazione di soluzioni cloud per ML e AI, un forte background in architetture Cloud Native, e capacità di leadership per coordinare team multidisciplinari e interfacciarsi con stakeholders tecnici e di business. 

Questo ruolo richiede una figura capace di guidare l'innovazione, con un approccio pratico alle tecnologie Cloud & AI, un mindset orientato alla scalabilità e all’automazione, e una forte capacità di adattamento a scenari tecnologici in rapida evoluzione. 

Conoscenze e competenze necessarie: 

Tecniche 

Machine Learning & MLOps 

• Esperienza nella gestione del ciclo di vita dei modelli ML (Model Engineering, Deployment, Monitoring) 

• Conoscenza di strumenti di MLOps (MLFlow, Kubeflow, TensorFlow, MetaFlow, Vertex AI, SageMaker, Azure ML) 

• Integrazione di AI con pratiche DevSecOps (SonarQube, Snyk, Trivy e strumenti di sicurezza e compliance) 

• Competenza su Data Analytics e AI-driven monitoring (Prometheus, Loki, Elastic Stack, Grafana) 

• Conoscenza di architetture dati moderne per supportare l’addestramento e l’inferenza di modelli di AI e LLM (RAG, Vector DB, Feature Store). 

• Esperienza nella gestione/implementazione o integrazione di strumenti per la gestione di Data Lake, Data Mesh e ETL - Desiderata 

• Capacità di progettare pipeline efficienti e ottimizzate per l’elaborazione di dati strutturati e non strutturati, con particolare attenzione alla qualità, deduplicazione e arricchimento delle informazioni per modelli AI - Desiderata 

Sviluppo & Automazione 

• Programmazione in Python per la creazione di librerie e SDK ML/AI e Go per la componente Platform 

• Conoscenza di Apache Spark, Kafka & Flink, Neo4j, OpenAI API per AI e Big Data 

• Esperienza con pipeline CI/CD per ML (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Keptn, ArgoSuite) 

• Ottimizzazione ed utilizzo delle pratiche di AI-driven software engineering 

Cloud & Infrastructure 

• Esperienza con architetture Cloud Native  (AWS, Azure, Google Cloud) e gestione di infrastrutture scalabili per AI/ML 

• Padronanza di strumenti Infrastructure-as-Code (Terraform, Ansible) e metodologia GitOps (Flux, ArgoCD) 

• Amministrazione avanzata di Kubernetes e container orchestration (CKA richiesta) 

• Conoscenza di Red Hat OpenShift AI e ambienti containerizzati per AI workloads - Desiderata

Technical Project Lead 

• Esperienza come manager tecnico in contesti di consulenza, R&D o enterprise AI/ML 

• Conoscenza di metodologie di Service Management e Project Management (ITIL, PRINCE2, AgilePM) 

• Leadership nella gestione di team cross-funzionali e coordinamento di progetti complessi 

Lingue 

• Buona conoscenza della lingua inglese dal punto di vista professionale 

Costituiscono titolo preferenziale certificazione o esperienza dimostrabile in: 

• Utilizzo di strumenti di AI per l’efficientamento delle pratiche di software engineering e/o per l’integrazione di AI nel software 

• Red Hat OpenShift AI 

• Apache Spark, Apache Flink, Apache Hadoop, Kafka, Neo4j, OpenAI 

• Conoscenza di strumenti LLM e AI generativa, con esperienza su modelli e framework come OpenAI, Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral, Hugging Face Transformers e relative API. 

• Esperienza nell’uso di AI per il software engineering (ad es. AI-powered code completion con GitHub Copilot, Tabnine, Codeium). 

• Stack Elastic (Kibana, Logstash, Beats), od in alternativa stack Grafana (Grafana, Loki, Prometheus, Promtail) 

• Esperienza con tool AI di ultima generazione (MPC, Operator, etc) 

• Approcci DevSecOps: 

• Strumenti di code quality (ad esempio SonarSource, Mend)  

• Software supply chain management (ad esempio Snyk, Trivy) e metodi associati (SAST, DAST) 

Se non ti riconosci a pieno nella descrizione del profilo perchè possiedi solo una parte o una minima parte delle conoscenze e delle competenze illustrate, ma sei comunque interessato alla nostra realtà, inviaci il tuo CV qui: Candidatura spontanea - Kiratech saremo lieti di valutare la tua candidatura per altre posizioni simili.

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