AI Engineering Manager (Full-Stack) - Milano

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)