Naveera Technology LLC è una società di consulenza tecnologica e ingegneria che aiuta le organizzazioni a sviluppare competenze incentrate sull’intelligenza artificiale attraverso sistemi pratici e pronti per la produzione. Le sue attività comprendono ingegneria dei dati, machine learning, IA generativa, sviluppo di applicazioni, infrastrutture cloud e operazioni IT, inclusi pipeline di dati, sviluppo di modelli di IA generativa, MLOps e applicazioni web, mobili ed enterprise personalizzate. Naveera supporta clienti nei settori della salute digitale, fintech, commercio elettronico, logistica e in altri contesti aziendali attraverso team globali di delivery, un supporto ingegneristico esteso e un modello di centro di eccellenza focalizzato sulla trasformazione dei dati in informazioni utili e tecnologie scalabili.
Responsabile senior di Ingegneria dei dati – GCP, IA/ML e GenAI (da remoto negli Stati Uniti)
Guida le migrazioni delle piattaforme dati da AWS a GCP e sviluppa soluzioni aziendali di IA/ML, GenAI e MLOps con GCP e Vertex AI. Promuovi iniziative di modernizzazione per un partner globale di ingegneria e servizi IT.
Descrizione
- Guidare le migrazioni delle piattaforme dati aziendali da AWS a GCP
- Progettare piattaforme dati GCP scalabili, Data Lake e Lakehouse
- Sviluppare soluzioni di IA/ML, IA generativa, RAG e MLOps con GCP e Vertex AI
- Creare pipeline di machine learning end-to-end per preparazione, addestramento, convalida, distribuzione, monitoraggio, riaddestramento e gestione del ciclo di vita
- Progettare pipeline di ingestione, trasformazione, embedding, indicizzazione, recupero, elaborazione batch, streaming, ETL ed ELT
- Valutare gli ambienti AWS e associare i carichi di lavoro a servizi GCP equivalenti o migliorati
- Creare roadmap di migrazione che coprano fasi, dipendenze, rischi, piani di rollback e architetture target
- Progettare pipeline in tempo reale basate su eventi con Pub/Sub, Dataflow o Apache Beam, BigQuery e Cloud Storage
- Definire modelli dati aziendali, partizionamento e clustering di BigQuery e modelli di consumo analitico
- Stabilire standard per governance dei dati, qualità, lineage, metadati, sicurezza, privacy, controllo degli accessi e IA responsabile
- Guidare l’automazione con Terraform, CI/CD, distribuzione, test e promozione degli ambienti Dev, QA, UAT e Produzione
- Migliorare prestazioni, scalabilità, latenza, throughput, affidabilità e costi cloud, definendo benchmark e SLA
- Gestire e fare da mentore a Data Engineer, Senior Data Engineer e Technical Lead, conducendo revisioni dell’architettura e del codice
- Monitorare i progressi dell’ingegneria, i rischi di consegna, le dipendenze e le milestone
- Agire come principale referente tecnico per gli stakeholder statunitensi e collaborare con i team Business, Product, Data Science, BI, DevOps, Security e Analytics
- Trasformare le esigenze aziendali in soluzioni tecniche e comunicare decisioni architetturali, piani di migrazione, roadmap, rischi e compromessi
Requisiti
- Oltre 15 anni di esperienza in ingegneria dei dati GCP, architettura dei dati, ingegneria cloud, ingegneria IA/ML o leadership tecnologica correlata
- Almeno 5 anni di esperienza pratica nell’ingegneria dei dati GCP
- Almeno 3 anni di esperienza pratica in IA/ML e GenAI
- Esperienza comprovata nella realizzazione di progetti di migrazione da AWS a GCP
- Solida esperienza nella progettazione di piattaforme aziendali Data Lake e Lakehouse su GCP
- Competenza pratica in BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM e Terraform
- Esperienza nella migrazione di carichi di lavoro, pipeline e piattaforme dati AWS verso GCP
- Ottima conoscenza della mappatura dei servizi AWS-GCP, dei modelli di migrazione, della modernizzazione e delle pratiche di architettura cloud
- Esperienza nella creazione e distribuzione di soluzioni di IA/ML su GCP con Vertex AI
- Esperienza pratica con IA generativa, applicazioni LLM, RAG, embedding, ricerca vettoriale, prompt engineering e assistenti IA aziendali
- Solida conoscenza di MLOps, inclusi addestramento, registri dei modelli, CI/CD/CT, distribuzione, monitoraggio, riaddestramento, governance e rollback
- Esperienza nella realizzazione di soluzioni IA sicure e responsabili con privacy, valutazione, controllo degli accessi, verificabilità e governance
- Competenza avanzata in SQL e solide capacità in Python e PySpark
- Solida esperienza in modellazione dei dati, data warehousing, elaborazione batch e ingegneria dei dati in tempo reale
- Esperienza con Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD e automazione dell’infrastruttura
- Esperienza nella guida e nel mentoring di team di ingegneria dei dati e team tecnici interfunzionali
- Ottime capacità comunicative ed esperienza nel lavoro con stakeholder con sede negli Stati Uniti
- Certificazione Google Cloud Professional Data Engineer preferibile
- Certificazione Google Cloud Professional Machine Learning Engineer preferibile
- Esperienza con Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini su Vertex AI o piattaforme aziendali di IA generativa preferibile
- Esperienza con dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run e architetture basate su API preferibile
- Esperienza con Dataplex, Data Catalog, lineage, gestione dei metadati, governance, gestione dei dati master e framework per la qualità dei dati preferibile
- Esperienza in ambienti aziendali o regolamentati con rigorosi requisiti di privacy, sicurezza, conformità, audit e governance preferibile
- La competenza tecnica dovrebbe includere Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, deep learning, algoritmi ML, GenAI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, prompt engineering, fine-tuning, RAG, embedding, database vettoriali, ricerca semantica e ibrida, reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, agenti IA, workflow agentici, chiamate a strumenti o funzioni, sistemi multi-agente, MCP, MLflow, Kubeflow, registri dei modelli, distribuzione, monitoraggio, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, API REST, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, Data Lake, Python avanzato, SQL esperto, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, elaborazione batch e streaming, architettura basata su eventi, sviluppo e ottimizzazione delle pipeline, Data Lake e Lakehouse aziendali, architettura medallion, data warehousing, modellazione dei dati, modellazione dimensionale, modellazione multi-tenant, schema-on-read e schema-on-write, dbt, Apache Airflow o Cloud Composer, Dataproc, Dataflow o Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git o GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, lineage, gestione dei metadati, qualità dei dati, monitoraggio e OpenLineage
Benefit
- Lavoro da remoto flessibile
- Lavorare con clienti in tutto il mondo
- Collaborare in un ambiente orientato all’innovazione
- Accedere a opportunità continue di apprendimento e certificazione
- Guidare importanti iniziative di innovazione in IA/ML e GCP come Head of Engineering