In sintesi
- Mansioni: Progetta e ottimizza infrastrutture AI/ML in ambienti cloud e ibridi.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore tecnologico con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, benefici sanitari, lavoro remoto e sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e contribuisci a progetti di impatto reale.
- Qualifiche: Esperienza in sviluppo infrastrutture AI/ML e capacità di collaborazione.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 180000 € per anno.
Location: Italia
Accogliamo candidature da professionisti a tutti i livelli di carriera, da Analyst a Senior Manager.
About the role:
Stiamo cercando AI Infrastructure Architects a diversi livelli di esperienza per progettare, costruire, distribuire e ottimizzare l'infrastruttura che alimenta soluzioni reali di intelligenza artificiale e machine learning. Questo è un ruolo pratico che spazia tra ambienti cloud, on-premises e ibridi, con lavoro su cluster GPU, formazione distribuita, distribuzione di modelli, pipeline di dati, CI/CD, InfraOps, MLOps, monitoraggio e integrazione aziendale.
Potresti sviluppare le tue competenze ingegneristiche infrastrutturali, guidare flussi di lavoro di consegna, possedere decisioni architetturali complesse o impostare strategie tecniche a livello di pratica. Qualunque sia il tuo livello, aiuterai a creare un'infrastruttura AI/ML scalabile, sicura ed economica che fornisce valore commerciale misurabile per i clienti.
What you will do:
- Progettare, costruire, configurare e ottimizzare l'infrastruttura AI/ML in ambienti cloud pubblici, on-premise e ibridi.
- Provisionare e ottimizzare risorse di calcolo, inclusi cluster GPU, ambienti di formazione distribuita, networking, storage, orchestrazione e piattaforme di distribuzione di modelli.
- Scrivere, rivedere e mantenere codice, script, infrastruttura come codice, automazione delle distribuzioni e pipeline CI/CD per rilasci affidabili dei sistemi AI.
- Distribuire sistemi AI, modelli di machine learning e pipeline di dati in produzione, garantendo prestazioni, affidabilità, sicurezza e conformità.
- Monitorare l'infrastruttura e i sistemi AI attraverso InfraOps e MLOps, inclusa l'osservabilità, l'allerta, le prestazioni dei modelli, la deriva, i costi e l'utilizzo delle risorse.
- Risolvi problemi e risolvi problemi in tutto lo stack computazionale, dall'hardware e networking fino al software, pipeline e modelli.
- Valutare strumenti, framework, piattaforme e tecnologie emergenti, consigliando dove si inseriscono nelle soluzioni infrastrutturali AI scalabili.
- Collaborare con clienti, stakeholder, ingegneri e team interfunzionali per tradurre i requisiti aziendali in decisioni architetturali pratiche e difendibili.
- Documentare standard, procedure, decisioni di design e best practices per supportare una consegna ripetibile e la condivisione della conoscenza.
What we are looking for:
- Una laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o un campo ingegneristico correlato, o esperienza pratica equivalente.
- Solida comprensione dell'AI, del machine learning e dell'infrastruttura necessaria per addestrare, distribuire, monitorare e operare sistemi AI/ML.
- Esperienza pratica nella codifica, costruzione, monitoraggio e risoluzione dei problemi di applicazioni o infrastrutture AI/ML.
- Capacità di programmazione in linguaggi come Python, Java o C++, oltre a competenze di scripting e automazione.
- Esperienza con infrastrutture cloud o on-premises, idealmente includendo piattaforme hyperscaler come AWS, Azure o Google Cloud.
- Conoscenza di contenitori, orchestrazione, framework di distribuzione di modelli, CI/CD, infrastruttura come codice, monitoraggio e operazioni di produzione.
- Esperienza con pipeline di dati e strumenti di gestione del flusso di lavoro come Apache Airflow o Kubeflow.
- Forti capacità di problem-solving, comunicazione e collaborazione, con la capacità di lavorare efficacemente in ambienti interfunzionali e ad alta intensità.
Per livelli più senior:
- Provenienza nella guida di progetti di infrastruttura AI/ML, team o flussi di lavoro architetturali dalla concezione alla consegna.
- Esperienza nella documentazione delle decisioni architetturali in materia di calcolo, networking, storage, orchestrazione, distribuzione di modelli, sicurezza, conformità, costi e scalabilità.
- Profonda esperienza in almeno una piattaforma hyperscale, con una consapevolezza più ampia dei servizi AI/ML, acceleratori, interconnessioni, leve di prestazione e opzioni di ottimizzazione dei costi.
- Capacità di consigliare clienti e stakeholder senior, traducendo complessi compromessi tecnici in raccomandazioni chiare collegate ai risultati aziendali.
- Esperienza nella definizione di standard architetturali, schemi di riferimento, roadmap, governance, strategie di osservabilità e best practices per infrastrutture AI/ML su scala aziendale.
La retribuzione in Accenture varia a seconda di una vasta gamma di fattori, tra cui ma non limitato a ruolo, livello, posizione, impegno, responsabilità, competenze e livello di esperienza. L'intervallo di retribuzione base per questo ruolo è:
- Analyst - €24,000 - €34,600
- Senior Analyst - €28,500 - €45,300
- Consultant - €32,000 - €50,500
- Associate Manager - €36,000 - €65,800
- Manager - €50,000 - €71,400
- Senior Manager - €67,400 - €95,200
- Associate Director - €85,000 - €126,500
AI Infrastructure Architect / Engineer datore di lavoro: Accenture
Lavorare come AI Infrastructure Architect/Engineer in Italia offre un'opportunità unica di crescita professionale in un ambiente stimolante e innovativo. La nostra cultura aziendale promuove la collaborazione e l'apprendimento continuo, con accesso a progetti all'avanguardia nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Offriamo un pacchetto di benefici competitivo e opportunità di sviluppo che permettono ai dipendenti di eccellere e contribuire a soluzioni significative per i nostri clienti.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere AI Infrastructure Architect / Engineer
✨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 / Engineer
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 / Engineer 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 / Engineer.
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.
