In sintesi
- Mansioni: Progetta e ottimizza l'infrastruttura AI/ML in ambienti cloud e on-prem.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore tecnologico con un forte focus sull'AI.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di lavoro remoto e sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita e mentoring per ingegneri junior.
- Perché questo lavoro: Guida progetti ad alto impatto e plasma il futuro dell'infrastruttura AI.
- Qualifiche: Esperienza pratica in coding e infrastruttura AI/ML, competenze in Python, Java o C++.
La retribuzione prevista è compresa tra 123750 - 151250 € per anno.
Overview
In this role you design and optimize AI/ML infrastructure across cloud and on‑prem environments.
You will lead architecture workstreams, implement scalable compute and data pipelines, and drive production deployment of AI systems.
You partner with cross‑functional teams to ensure secure, efficient, and compliant operations while advancing Infra Ops and MLOps practices.
Your work supports high‑impact, real‑world AI applications and requires hands‑on coding, deployment, and mentoring.
This is a ownership‑driven opportunity to shape the AI infrastructure roadmap at scale.
- Responsabilità
- Write, review, and debug code, scripts, and infrastructure‑as‑code for AI infrastructure and tooling; set quality standards
- Architect, configure, and provision cloud and on‑prem compute resources (GPU clusters, distributed training) for performance and utilization
- Design and maintain deployment automation and CI/CD pipelines for reliable releases of AI systems
- Deploy AI systems, models, and data pipelines into production and codify best practices
- Lead container orchestration and model serving using Docker, Kubernetes, and deployment frameworks
- Architect and optimize the computational stack for performance, power, cost, and scalability
- Evaluate and select tools and platforms to shape the infrastructure roadmap
- Integrate AI models into enterprise systems ensuring interoperability, security, and compliance
- Own AI monitoring and infra health across Infra Ops and MLOps, drive remediation
- Troubleshoot complex issues across hardware, networking, software, and models and perform root‑cause analysis
- Mentor junior engineers and lead code reviews; define architecture standards, processes, and cost‑efficient practices
- Requisiti fondamentali
- Practical experience in coding, building, monitoring, and troubleshooting AI/ML applications and deploying/running them on premises or in public cloud
- Strong understanding of AI/ML concepts
- Strong understanding of computing infrastructure; preferred AI infra knowledge
- Proficiency in Python, Java, or C++
- Experience with data pipeline/workflow tools (e. g., Apache Airflow, Kubeflow)
- Strong problem‑solving skills and fast pace
- Excellent communication and collaboration
- Proven experience in AI/ML infra engineering or related roles on a hyperscaler platform for deploying large scale solutions
- strong communication
- collaboration
- mentoring
- Python
- Java
- C++
AI Infrastructure Architect datore di lavoro: Accenture
Accenture è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente dinamico e stimolante per i professionisti del settore. Con opportunità di crescita continua e programmi di formazione all'avanguardia, i dipendenti possono sviluppare competenze preziose mentre collaborano con team diversificati. Inoltre, la cultura aziendale promuove l'innovazione e il supporto reciproco, rendendo Accenture un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere AI Infrastructure Architect
✨Partecipa ai Meetup Locali
Immergiti nella community tech partecipando a meetup locali di ingegneria e sviluppo software. Questo non solo ti permetterà di imparare delle nuove tendenze, ma anche di incontrare potenziali datori di lavoro e colleghi. Non c'è nulla di meglio che un contatto personale per lasciare il segno!
✨Contribuisci a Progetti Open-Source
Un ottimo modo per farti notare è contribuire a progetti open-source. Questo non solo arricchisce il tuo portfolio, ma ti mette in contatto con professionisti del settore che possono facilmente raccomandarti per posizioni full-time. Inoltre, dimostrerai competenze pratiche che le aziende adorano!
✨Esplora le Piattaforme di Recruitment Tecnico
Ci sono piattaforme di recruitment specializzate per il settore tech dove le aziende cercano costantemente profili come il tuo. Assicurati di registrarti su siti specifici per ingegneri e sviluppatori per ricevere piuttosto offerte di lavoro pertinenti e opportunità interessanti. Fai in modo che il tuo profilo risalti!
✨Applica Direttamente a Accenture
Non dimenticare di controllare il sito web di Accenture per eventuali opportunità di lavoro nel settore ingegneristico. Applicare direttamente può aumentare le tue chance di essere notato, specialmente se segui i loro canali social per aggiornamenti su assunzioni e eventi informativi.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come AI Infrastructure Architect
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Mostra i tuoi progetti!:Nel tuo CV, assicurati di includere una sezione dedicata ai progetti di sviluppo software a cui hai lavorato. Questi possono essere progetti universitari, lavori freelance o anche side projects. Se hai un GitHub, non dimenticare di linkarlo: i recruiter adorano vedere il codice e come affronti le sfide.
Competenze tecniche in evidenza:Fai un elenco chiaro delle tue competenze tecniche nel tuo CV, come linguaggi di programmazione, framework e strumenti che conosci. Assicurati che siano rilevanti per il ruolo di AI Infrastructure Architect in Accenture. Questo aiuterà a dimostrare che sei il candidato ideale per il lavoro!
Scrivi una lettera di motivazione mirata:Quando scrivi la tua lettera di motivazione, evidenzia perché sei appassionato di ingegneria e sviluppo software. Parla dei tuoi obiettivi professionali e di come pensi di crescere in Accenture. Ricorda, vogliamo vedere il tuo entusiasmo e il tuo desiderio di imparare!
Attenzione ai dettagli:Nell'ambito dell'ingegneria e dello sviluppo software, i dettagli contano. Fai attenzione alla formattazione del tuo CV e della lettera di motivazione. Un CV ben strutturato e privo di errori mostra che sei meticoloso e professionale, qualità fondamentali per un ruolo a tempo pieno come AI Infrastructure Architect.
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Accenture
✨Preparati con le tue abilità tecniche
Per un colloquio in ingegneria e sviluppo software, è fondamentale essere in grado di dimostrare le tue abilità tecniche. Preparati a rispondere a domande di programmazione e a risolvere problemi dal vivo. Puoi anche praticare con piattaforme come LeetCode o HackerRank per affrontare esempi di codice che potresti incontrare.
✨Mostra il tuo portfolio di progetti
Essendo un candidato full-time, è importante avere un portfolio ben curato che mostri il tuo lavoro. Porta con te esempi di progetti passati, sia personali che professionali. Spiega il tuo ruolo in ciascun progetto e i risultati ottenuti. Questo non solo dimostra le tue capacità, ma anche la tua passione per il settore.
✨Preparati a domande sul lavoro di squadra
Nel campo dell'ingegneria e sviluppo software, il lavoro di squadra è cruciale. Aspettati di ricevere domande su come hai collaborato in precedenti progetti o come affronti i conflitti con i membri del team. Pratica le tue risposte usando esempi concreti che mettano in luce le tue abilità relazionali.
✨Conosci il processo di sviluppo che usano
Ogni azienda ha il proprio modo di fare le cose. Prima del colloquio in Accenture, informati sul loro processo di sviluppo software, come Agile o Scrum. Essere in grado di discutere come ti adatteresti a questi metodi o come hai già lavorato con essi può farti risaltare come candidato ideale.
