AILY LABS sviluppa un’app di intelligence decisionale basata sull’IA per le aziende. Disponibile su piattaforme mobili, aiuta i team a prendere decisioni più rapide e informate e a migliorare produttività e prestazioni. Registrata come Aily Labs GmbH, l’azienda ha sede a Monaco di Baviera, in Germania.
Responsabile ingegneria AI/ML — AILY LABS, Spagna (ibrido)
Guida lo sviluppo dell’infrastruttura AI/ML di produzione per la piattaforma aziendale di intelligence decisionale di AILY LABS. Gestisce un team di almeno quattro ingegneri e orienta le iniziative tecniche in Spagna; la sintesi del ruolo cita Madrid o Barcellona.
Descrizione
- Realizza e gestisce pipeline di machine learning, dall’elaborazione dei dati alla distribuzione e al monitoraggio.
- Sviluppa API, strumenti e librerie a supporto di oltre 100 membri del team AI.
- Presenta i risultati, individua opportunità e illustra il prodotto e le sue basi software e AI.
- Affianca i colleghi junior nelle attività tecniche.
- Dirige progetti complessi e iniziative tecniche dalla progettazione iniziale alla consegna.
- Mantiene la qualità dei contributi individuali e del lavoro del team.
- Collabora con i team DevOps, Front End, Data Engineering e Back End per lo scambio dei dati e l’architettura.
- Gestisce un team di almeno quattro ingegneri AI/ML e ne definisce la roadmap.
- Espande l’infrastruttura e le pipeline AI/ML alla base della piattaforma di intelligence decisionale di AILY LABS.
Requisiti
- Almeno sette anni di esperienza professionale.
- Solide basi di IA e machine learning.
- Padronanza di Python.
- Esperienza con API, Kubernetes, Docker e piattaforme cloud.
- Buone pratiche di ingegneria del software.
- Competenze approfondite in AI/ML.
- Eccellenti capacità di problem solving.
- Disponibilità e capacità di guidare e affiancare colleghi junior.
- Capacità di dirigere più iniziative tecniche contemporaneamente.
- Competenza nello stack AI/ML moderno, inclusi AWS, FastAPI, Docker, Kubernetes, Python, CI/CD, Airflow, programmazione agentica e concorrenza.
- Approccio orientato all’impatto e capacità di operare tra AI, business, ingegneria ML e prodotto.
- Ottima collaborazione con data scientist, product manager e ingegneri.
- Capacità di lavorare nell’ambiguità con un approccio proattivo e operativo da startup.