Cloud Ai Developer + Mlops Milano

Cloud Ai Developer + Mlops
Milano
Lombardia, Milano

Proxima è un gruppo di aziende con skill funzionali e tecnologiche innovative, che mettono a fattor comune la propria esperienza in un'offerta congiunta di sviluppo di soluzioni all'interno della nostra Software Factory.

Offriamo consulenza e servizi di Application Management e Quality Assurance.

Chi cerchiamo?

Cloud AI developer + MLops Dove e come?

Milano/Bologna – Full Remote Di cosa ti occuperai?

La risorsa sarà inserita in un progetto di consulenza per un nostro importante cliente e si occuperà sia dello sviluppo che della messa in produzione di applicazioni cloud-based (principalmente su Azure) a supporto dell'area data science.

E' necessario avere esperienza nello sviluppo ed ottimizzazione di codice Python, familiarità al lavoro in cloud e della messa in produzione dei modelli.

La risorsa si dovrà coordinare con l'area cloud del cliente per gestire gli aspetti infrastrutturali e di rete delle applicazioni sulle quali lavorerà.

Hai queste competenze tecniche?

Solida comprensione dei principi di programmazione orientata agli oggetti.

Ottima comprensione di architetture cloud per lo sviluppo di applicazioni a microservizi (Azure, AWS, GCP. . ) Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie per analisi dati e sviluppo algoritmi ML Esperienza almeno di base con framework come FastAPI, Django o Flask.

Esperienza nello sviluppo di Azure Functions ed eventualmente anche di Azure App Services.

Esperienza nello sviluppo e gestione di container Docker.

Esperienza nell'uso di tecnologie per la CI/CD, come GitHub Actions, Azure Pipelines, Azure DevOps.

Buona esperienza nell'uso di database relazionali (es.

PostgreSQL, SQL Server) e non relazionali (Cosmos DB, MongoDB).

Conoscenza di base dei componenti infrastrutturali di Azure (Azure Kubernetes Service - AKS, App Service Plans, Virtual Machines).

Nice to have… Buona conoscenza dei concetti di machine learning e gestione di modelli.

Conoscenza dei principi di IaC (Infrastructure as Code), idealmente con Terraform.

Conoscenza dei principi del calcolo distribuito e delle tecnologie associate (es.

Apache Spark) e relative applicazioni in pipeline dati o ML.

Cosa offriamo?

- R. A. L.

commisurata alla seniority - BUONI PASTO (anche in modalità full remote) - ASSICURAZIONE SANITARIA CON COPERTURA INTEGRATIVA I nostri benefit PERCORSI DI CARRIERA Abbiamo un articolato sistema di valutazione delle competenze e misurazione delle performance che consente al dipendente di crescere insieme a noi.

FORMAZIONE PROFESSIONALIZZANTE Offriamo percorsi di formazione e di aggiornamento professionale con taglio tecnico/pratico su tematiche in ambito ICT.

SCONTI E PROMOZIONI RISERVATE Abbiamo stabilito degli accordi con delle piattaforme per riservare ai nostri dipendenti scontistica e promozioni esclusive.

Il presente annuncio è rivolto a entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03.

Competenze richieste: Hai queste competenze tecniche?

Solida comprensione dei principi di programmazione orientata agli oggetti.

Ottima comprensione di architetture cloud per lo sviluppo di applicazioni a microservizi (Azure, AWS, GCP. . ) Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie per analisi dati e sviluppo algoritmi ML Esperienza almeno di base con framework come FastAPI, Django o Flask.

Esperienza nello sviluppo di Azure Functions ed eventualmente anche di Azure App Services.

Esperienza nello sviluppo e gestione di container Docker.

Esperienza nell'uso di tecnologie per la CI/CD, come GitHub Actions, Azure Pipelines, Azure DevOps.

Buona esperienza nell'uso di database relazionali (es.

PostgreSQL, SQL Server) e non relazionali (Cosmos DB, MongoDB).

Conoscenza di base dei componenti infrastrutturali di Azure (Azure Kubernetes Service - AKS, App Service Plans, Virtual Machines).

Nice to have… Buona conoscenza dei concetti di machine learning e gestione di modelli.

Conoscenza dei principi di IaC (Infrastructure as Code), idealmente con Terraform.

Conoscenza dei principi del calcolo distribuito e delle tecnologie associate (es.

Apache Spark) e relative applicazioni in pipeline dati o ML.