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AI Engineering Manager (Full-Stack) - Milano

PWC -
Milano, Lombardia

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Dettagli della posizione

Tempo pieno

Qualifiche

CI/CD
Statistica
Informatica
React
DevOps
Google Cloud Platform
SQL
AWS
Leadership
Python

Descrizione completa della posizione

Entra a far parte della practice Data&Cloud di PwC Italy e diventa:

AI Engineering Manager Full-Stack

Descrizione del ruolo

Entrando nel team AI Engineering di PwC come profilo Senior, avrai un ruolo chiave nella guida di programmi di trasformazione digitale complessi per primari player nei settori Automotive & Industrial Manufacturing, Consumer Markets, Energy & Utilities, Healthcare, Financial Services e Telco & Media.

Sarai responsabile della progettazione architetturale, della leadership tecnica e del coordinamento di team multidisciplinari, contribuendo alla definizione di soluzioni AI e Data Engineering scalabili, innovative e ad alto impatto sul business.

Responsabilità principali

Guidare workshop con i clienti per identificare opportunità di trasformazione AI e tradurre esigenze di business in architetture scalabili e robuste

Disegnare e supervisionare la realizzazione di data platform e pipeline complesse su ambienti cloud (AWS, Azure, GCP, Palantir, Databricks)

Definire standard architetturali, best practice e framework di sviluppo per soluzioni AI e Data Engineering

Governare processi CI/CD/CT, DevOps e MLOps assicurando automazione, monitoraggio e continuità operativa

Progettare e validare soluzioni avanzate di Generative AI (LLM, RAG, Agentic AI, AI copilots, chatbot enterprise)

Supervisionare lo sviluppo di soluzioni end-to-end, dalla data ingestion fino alle interfacce utente (React, Streamlit, low-code)

Contribuire ad attività di pre-sales, proposal e definizione di roadmap tecnologiche, oltre che alla gestione del team dal punto di vista operativo e di crescita

Requisiti richiesti

Laurea in discipline STEM (preferibilmente Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica)

Esperienza pluriennale in AI Engineering, Data Engineering o ML Engineering

Conoscenza approfondita di Python, Spark/PySpark, SQL e architetture distribuite

Esperienza consolidata su almeno una piattaforma cloud (AWS, Azure, GCP, Palantir, Databricks)

Competenza avanzata in Generative AI (LLM, Prompt Engineering avanzato, RAG, Agentic AI, orchestrazione multi-agent)

Conoscenza di framework per lo sviluppo di soluzione agentiche (langchain, langraph, agno, Google ADK, Microsoft Agent Framework)

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