Lead Tech

Visione del Ruolo

Siamo alla ricerca di un Lead Tech di solida seniority per il nostro team di Ricerca e Sviluppo dedicato all'Intelligenza Artificiale. La risorsa è chiamata a garantire l'eccellenza ingegneristica dell'intero stack tecnologico: dal singolo comando Linux alla governance dell'infrastruttura cloud, dalla qualità del codice alla solidità delle pipeline di deployment.

Il Lead Tech è il custode delle scelte tecnologiche e architetturali del laboratorio: un professionista con una padronanza profonda e trasversale degli strumenti di sviluppo, capace di instaurare standard elevati di security by design, clean code e DevOps maturo, e di trasferire questa cultura all'intero team.

Responsabilità Principali Architettura e Ingegneria del Software

• Definire e presidiare le scelte architetturali dell'intero stack tecnologico del laboratorio, con focus su scalabilità, manutenibilità e security by design fin dalla fase di progettazione.
• Supervisionare la transizione dei modelli AI dai proof-of-concept (PoC) ad ambienti di produzione complessi e ad alta affidabilità.
• Progettare e mantenere architetture a microservizi robuste, garantendo una separazione chiara delle responsabilità, gestione corretta dei container e orchestrazione su Kubernetes.

Infrastruttura Cloud e DevOps

• Gestire e ottimizzare l'infrastruttura cloud (Google Cloud Platform o equivalenti), con piena padronanza di strumenti IaC come Terraform e Helm per il provisioning e la configurazione dichiarativa degli ambienti.
• Standardizzare e far evolvere le pipeline CI/CD (GitHub Actions, Advanced Security, ecc.), garantendo automazione, qualità dei rilasci e sicurezza del codice in ogni fase del flusso.
• Progettare e mantenere l'architettura di monitoring, telemetria e observability (Grafana, Prometheus, Loki, Tempo o stack equivalenti), assicurando visibilità completa sul comportamento dei sistemi in produzione.

Competenza Linux e Sistemi

• Dominare l'ecosistema Linux a livello avanzato: scrittura di script bash/shell per automazione di sistema, analisi e risoluzione di problemi infrastrutturali, gestione di processi, filesystem, permessi e rete.
• Sfruttare librerie native Linux per ottimizzare operazioni di sistema — ad esempio latenza di I/O, acquisizione di dati da hardware, accesso a device driver — dove le soluzioni ad alto livello non sono sufficienti.
• Gestire autonomamente container Docker in ogni aspetto: build ottimizzati, networking, volumi, troubleshooting e orchestrazione su cluster Kubernetes in ambienti multi-tenant.

Qualità del Codice e Governance Tecnica

• Stabilire e far rispettare standard di sviluppo su stack eterogenei (Python, Java, Node.js, Angular): code review strutturate, linee guida di stile, pattern architetturali e best practice di testing.
• Promuovere attivamente i principi di clean code, gestione delle dipendenze e versionamento.
• Introdurre e mantenere pratiche di security by design: gestione dei secrets, hardening dei container, politiche RBAC, vulnerability scanning integrato nella pipeline.

Leadership Tecnica e Metodologia

• Guidare, formare e far crescere i membri del team (Data Scientist, AI Engineers, Full-stack Developer), trasferendo cultura tecnica e autonomia operativa.
• Promuovere metodologie Agile (Scrum/Kanban) per la gestione iterativa dei progetti, garantendo flessibilità nel pivot e qualità dei rilasci.
• Fungere da punto di riferimento tecnico per la traduzione dei requisiti di ricerca in soluzioni ingegneristicamente solide, in coordinamento con il Lead Data Scientist del laboratorio.

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