Presales Specialist

Role: Sr. AWS Data Engineer Location: PAN India Experience: 8 – 12 years of experience Employment Type: Contract (12–18 Months) Work Mode: Hybrid Key Responsibilities: • Create new fields/columns in Redshift and trace downstream propagation (DBT → QuickSight → reports). • Build and modify DBT views — staging, intermediate, and marts layers. • Understand and maintain data lineage across the full stack. • Architect new data feeds for reporting and analytics consumption (Glue, S3, Redshift). • Build ETL/ELT pipelines for new data sources as they come online. • Design and implement schema changes with full impact analysis before deployment. • Collaborate with Priya and Lee on the reporting data layer — they handle BI; this role handles engineering. • Write and optimize complex SQL for data transformations and performance tuning. • Partner with Data Governance Analyst to ensure new objects are cataloged and documented at creation. Key Skills: · AWS Glue / Redshift / S3 · Python / Spark · SQL and data modeling · ETL/ELT pipeline delivery · Data lake architecture

Job Description – Ontology Tech Lead Experience: 8+ YearsLocation: PAN IndiaEmployment Type: Contract (12–18 Months) Job Summary We are looking for an experienced Ontology Tech Lead with strong expertise in Ontology Engineering, Knowledge Graphs, Graph Databases, and Python. The candidate will lead the design and development of semantic data models, manage graph-based solutions, and drive data integration while guiding the technical team. Key Responsibilities Lead the design, development, and maintenance of ontologies, taxonomies, and semantic data models. Define entities, attributes, relationships, and business rules for complex data structures. Design and develop knowledge graphs using Graph Database technologies. Use Python for data processing, transformation, validation, and automation. Integrate data from multiple sources into ontology models and graph-based systems. Establish ontology modelling standards and ensure data quality, consistency, and accuracy. Lead technical discussions, review solutions, and mentor team members. Collaborate with data engineers, architects, and business stakeholders to understand requirements. Oversee graph querying, troubleshooting, optimization, and technical documentation. Required Skills 8+ years of experience in relevant data engineering, data modelling, or ontology-related roles. Strong hands-on experience in Ontology Engineering, Ontology Modelling, and Knowledge Graph development. Experience with Graph Databases such as Neo4j, Amazon Neptune, or similar. Strong Python programming skills. Understanding of RDF, RDFS, OWL, and SPARQL. Strong knowledge of Semantic Data Modelling, Entity Relationships, and Metadata Management. Experience in data integration and graph data modelling. Technical leadership and team mentoring experience. Good to Have Experience with ontology tools such as Protégé. Exposure to RDF Triple Stores and Knowledge Graph pipelines. Knowledge of APIs, ETL, and large-scale data processing.

Job Title: Ontology SME (Contract of 12 to 18 months) Key Skills: Ontology, Graph Database (Graph DB), Python Experience: 7+ Years Locations: PAN India Job Summary We are looking for an Ontology Subject Matter Expert (SME) with experience in ontology modeling, knowledge graphs, graph databases, and Python. The candidate will help design and manage semantic data models, define relationships between entities, and develop Python-based solutions to process, validate, and integrate structured data into graph-based systems. Key Responsibilities Design, develop, and maintain ontologies, taxonomies, and semantic data models. Define entities, attributes, relationships, and business rules to represent complex data. Develop and maintain knowledge graphs using graph database technologies. Use Python for data processing, transformation, validation, and automation. Map data from multiple sources to ontology models and graph structures. Collaborate with data engineers, architects, and business stakeholders to understand domain requirements. Ensure data consistency, quality, reusability, and semantic accuracy. Support graph querying, troubleshooting, documentation, and optimization. Required Skills Hands-on experience in ontology engineering, ontology modeling, or knowledge graph development. Experience with graph databases such as Neo4j, Amazon Neptune, or similar technologies. Strong Python programming skills for data processing and automation. Understanding of RDF, RDFS, OWL, SPARQL, or related semantic web technologies, as applicable. Knowledge of entity relationships, data modeling, metadata, and semantic data integration. Strong analytical, problem-solving, and communication skills. Preferred Qualifications Experience with ontology tools such as Protégé. Exposure to RDF triple stores, graph data modeling, and knowledge graph pipelines. Familiarity with APIs, ETL/data integration, and large-scale data processing.

Per conto di azienda cliente, operante nel settore della consulenza informatica, ricerchiamo una figura di Presales Specialist. La risorsa supporterà le attività di prevendita rivolte alla Pubblica Amministrazione Centrale e Locale, collaborando con le funzioni commerciali, di delivery e di bid management. Responsabilità Presentare soluzioni e servizi digitali attraverso demo applicative, workshop e incontri con Enti pubblici e Clienti. Analizzare esigenze, requisiti e obiettivi di trasformazione digitale del Cliente traducendoli in proposte di valore. Collaborare con le strutture di Solution, Delivery e Bid Management nella definizione delle soluzioni e della documentazione tecnica. Supportare la preparazione delle risposte a gare d’appalto, accordi quadro, convenzioni e procedure di procurement pubblico. Gestire e configurare gli ambienti demo, garantendone aggiornamento e corretto utilizzo. Coordinare le attività di prevendita coinvolgendo le diverse funzioni aziendali interessate. Supportare la fase di avvio dei progetti e il trasferimento delle informazioni verso i team di delivery. Partecipare a eventi, workshop e iniziative di promozione dell’offerta dedicata alla Pubblica Amministrazione. Predisporre report, documentazione e monitoraggi relativi alle attività svolte e alla pipeline commerciale. Raccogliere e condividere insight, requisiti e feedback provenienti dai Clienti e dalle attività di gara. Requisiti richiesti: Esperienza nella conduzione di demo e presentazioni di soluzioni software. Conoscenza della Pubblica Amministrazione e delle principali iniziative di trasformazione digitale del settore. Conoscenza dei processi di procurement pubblico e delle gare d’appalto. Capacità di raccogliere requisiti e definire soluzioni tecnico-funzionali. Buone capacità di comunicazione, public speaking e gestione degli stakeholder. Esperienza nella produzione di documentazione tecnica e di supporto alle offerte. Disponibilità a trasferte sul territorio nazionale. Buona conoscenza della lingua inglese. Conoscenza della suite Microsoft Office. Costituiscono titolo preferenziale Esperienza in soluzioni software e servizi digitali per la Pubblica Amministrazione. Conoscenza di piattaforme di e-procurement, gestione documentale, CRM e citizen experience. Esperienza nell’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale generativa. Conoscenza di interoperabilità, cloud, cybersecurity e automazione dei processi. Esperienza nella lettura e interpretazione di capitolati e documentazione di gara Si offre contratto a tempo indeterminato, CCNL Metalmeccanico. RAL: 45 – 55K Sede di lavoro: Roma

La posizione Siamo alla ricerca di un/una Full Stack AI Engineer capace di contribuire all’intero ciclo di sviluppo di prodotti software potenziati dall’AI: dalla progettazione dell’architettura alla realizzazione del backend e dell’interfaccia applicativa, fino all’integrazione dei modelli, al rilascio in produzione e al miglioramento continuo. La persona lavorerà a stretto contatto con Data Scientist e altri professionisti tecnici per trasformare modelli di Machine Learning e Generative AI in funzionalità concrete, sicure e sostenibili dal punto di vista operativo. Responsabilità principali•Progettazione e sviluppo full stack: Progettare, implementare e mantenere applicazioni web e servizi software che abilitano workflow AI-driven, curando l’integrazione tra interfaccia utente, logica applicativa, API e sistemi di backend.•Sviluppo backend scalabile: Realizzare servizi robusti e scalabili per supportare interazioni AI in tempo reale, elaborazione delle richieste, accesso alle fonti informative e automazione dei processi.•Integrazione di modelli AI: Collaborare con Data Scientist per integrare modelli di Machine Learning e Generative AI nei prodotti, traducendo le capacità dei modelli in funzionalità applicative utilizzabili in produzione.•Knowledge retrieval: Contribuire alla progettazione di sistemi di recupero delle informazioni e di contestualizzazione delle risposte AI, con attenzione alla qualità dei dati, alla pertinenza dei risultati e ai tempi di risposta.•Agenti conversazionali: Integrare modelli linguistici e agenti conversazionali nei sistemi aziendali, collegandoli ad API, strumenti e fonti dati autorizzate per supportare attività e workflow automatizzati.•Piattaforme AI Ops: Contribuire allo sviluppo, alla manutenzione e al miglioramento delle piattaforme interne di AI Ops, favorendo la gestione affidabile dei servizi AI e dei relativi processi operativi.•Qualità e manutenibilità del codice: Scrivere codice chiaro, robusto ed efficiente, limitando le dipendenze non necessarie e adottando pratiche che facilitino test, manutenzione, riuso e aggiornamento dei componenti.•Iterazione e miglioramento del prodotto: Valutare feedback e risultati, identificare opportunità di ottimizzazione e bilanciare le esigenze degli utenti con la fattibilità tecnica, le prestazioni e i vincoli operativi. •Documentazione tecnica: Documentare architetture, API, integrazioni, flussi AI e procedure operative, in modo da garantire trasferibilità delle conoscenze e continuità nella manutenzione. Competenze tecniche•Sviluppo full stack: Esperienza nello sviluppo di applicazioni web, con capacità di lavorare sia sul backend sia sul frontend. Il linguaggio e il framework specifici dovranno essere definiti in base allo stack del cliente.•Backend e API: Conoscenza dei principi di progettazione di servizi scalabili, API e sistemi distribuiti, con attenzione a prestazioni, affidabilità e gestione degli errori.•Integrazione AI/ML: Esperienza o conoscenza pratica nell’integrazione di modelli di Machine Learning e/o Generative AI in applicazioni software.•LLM e agenti: Familiarità con modelli linguistici, agenti conversazionali e integrazione con strumenti o servizi esterni; la profondità richiesta andrà calibrata sul progetto.•Knowledge retrieval: Conoscenza dei concetti di information retrieval e dei sistemi di ricerca e recupero del contesto; eventuale esperienza con architetture RAG costituisce un plus se pertinente allo stack.•Qualità del software: Attenzione a test, leggibilità, efficienza, sicurezza, gestione delle dipendenze e manutenibilità del codice.•Piattaforme e operatività AI: Interesse o esperienza nel rilascio e nella manutenzione di servizi AI in ambienti production-ready, con attenzione a monitoraggio, versionamento e affidabilità.•Documentazione: Capacità di documentare scelte architetturali, componenti software, API e processi d’integrazione.Competenze trasversali•Capacità di collaborare con Data Scientist, sviluppatori e stakeholder di prodotto.•Approccio pragmatico alla risoluzione dei problemi e capacità di valutare compromessi tecnici.•Attitudine al miglioramento continuo e all’apprendimento di tecnologie in evoluzione.•Orientamento alla qualità del prodotto e alle esigenze degli utenti finali.•Autonomia nell’organizzazione delle attività, con comunicazione tempestiva di rischi e dipendenze.•Capacità di spiegare scelte e limiti tecnici in modo chiaro e documentato.

LA FIGURA RICERCATAStiamo cercando per Azienda di Roma un System Administrator con almeno 5-7 anni di esperienza che assuma un ruolo centrale nella gestione e nell'evoluzione della nostra infrastruttura IT ibrida. La figura avrà responsabilità diretta sulla sicurezza perimetrale e applicativa, sulla governance degli ambienti containerizzati, sulla gestione dell'identità e delle policy di dominio, e sarà il referente interno per la compliance e gli audit IT. Coordinerà inoltre un altro sistemista e il team helpdesk, richiedendo quindi anche capacità organizzative. RESPONSABILITÀ PRINCIPALIInfrastruttura & Ambienti containerizzati•Gestione e manutenzione degli ambienti Docker e Kubernetes: deploy, orchestrazione, scaling e troubleshooting•Monitoraggio della salute dei cluster e gestione degli aggiornamenti infrastrutturali•Monitoraggio server fisici e virtuali e aggiornamento delle correlative componenti•Controllo e gestione dei sistemi di backup•Collaborazione con il team sviluppo per l'integrazione CI/CD e la gestione degli ambienti di staging/produzioneReti, VPN & Sicurezza perimetrale•Progettazione, configurazione e manutenzione dell'infrastruttura di rete aziendale (LAN, VLAN, WAN)•Gestione di VPN aziendali (site-to-site e client-to-site) e controllo degli accessi remoti•Configurazione e gestione di Web Application Firewall (WAF): definizione regole, policy di sicurezza, analisi degli eventi•Gestione firewall perimetrali, IDS/IPS e strumenti di network monitoringActive Directory & Identity Management•Amministrazione di Active Directory: gestione utenti, gruppi, OU e policy di dominio (GPO)Compliance, Audit & Documentazione•Referente interno per audit di compliance IT (ISO 27001, GDPR, NIS2)•Redazione e aggiornamento della documentazione tecnica: architetture, procedure operative, runbook•Predisposizione e gestione della reportistica per audit interni ed esterni•Definizione e mantenimento delle policy di sicurezza IT aziendaliSupervisione & Coordinamento•Supervisione operativa di un sistemista: assegnazione attività.•Coordinamento e supervisione del team helpdesk: gestione delle escalation e controllo qualità del supporto REQUISITI•Esperienza consolidata con Docker e Kubernetes: deploy, orchestrazione, gestione cluster in ambienti ibridi•routing, switching, VLAN, firewall, DNS, DHCPSolida conoscenza di reti TCP/IP:•VPN aziendali (IPSec, SSL/TLS, OpenVPN o similari)•Esperienza nella gestione di WAF (es. ModSecurity, Cloudflare WAF, F5, Fortiweb): regole custom, whitelisting, analisi log•Configurazione e gestione di Active Directory e Group Policy (GPO): struttura OU, delegation, gestione domini•Capacità di redigere documentazione tecnica chiara e strutturata•Buona capacità organizzativa e attitudine al coordinamento di persone•Approccio metodico e orientamento alla risoluzione strutturata dei problemi•Capacità di gestire priorità multiple in ambienti operativi ad alta intensità•Attitudine al mentoring e al supporto tecnico verso figure junior•Precisione nella documentazione e senso di responsabilità verso la compliance•Riservatezza nel trattamento di dati sensibili (contesti banking/finance/energy) PLUS•Azure (Entra ID, Azure AD Connect) o AWS•Conoscenza di strumenti di monitoraggio: Grafana, Prometheus, Zabbix, ELK stack•Familiarità con sistemi SIEM e gestione degli eventi di sicurezza•Esperienza con sistemi di backup enterprise e piani di disaster recovery•Conoscenza di piattaforme di virtualizzazione (VMware vSphere, Hyper-V o Proxmox)•Esperienza in contesti BPO, contact center o settori regolamentati (banking, finance, energy)•Esperienza nella gestione di audit IT e processi di compliance (GDPR, ISO 27001 o similari)

IL RUOLOCerchiamo un AI Engineer con almeno 2 anni di esperienza su GenAI/LLM, maturata su progetti concreti e documentabili, idealmente in contesti regolati. La persona potrà assumere responsabilità di Tech Lead operativo, gestendo in autonomia un team di 4–5 persone su progetti di System Integration e GenAI per clienti FSI. È richiesta esperienza lungo il percorso di sviluppo, dalla Proof of Concept (PoC) al Minimum Viable Product (MVP), fino alla messa in produzione. COMPETENZE TECNICHE•Python avanzato in contesto enterprise: Qualità del codice, testing, packaging e gestione delle dipendenze.•Data stack: Pandas e NumPy per ETL leggero, preparazione dei dati, analisi e validazione.•GenAI stack: LangChain: chains, agents, tools, prompt, memory e pattern RAG.•Ecosistema LLM: Llama / LlamaIndex o equivalenti, embeddings e vector database.•RAG end-to-end: Chunking e retrieval, reranking, valutazione di base e guardrail essenziali.•Integrazione e delivery: API REST/async, logging/monitoring, Docker, Git e CI/CD. La conoscenza del cloud Azure, AWS o GCP costituisce un plus. LOCALITÀ: Milano RAL: € 45.000–55.000 + variabile a seconda dell'esperienza

Per società di consulenza IT, siamo alla ricerca di una figura SAP FI/CO da inserire all'interno di team dedicati a progettualità complesse in ambito Finance. Il ruolo La risorsa sarà coinvolta in iniziative di trasformazione digitale presso clienti nazionali e internazionali, supportando l'evoluzione dei processi Finance attraverso l’ottimizzazione di soluzioni SAP. Principali responsabilità Analizzare i processi aziendali in ambito Finance & Controlling, identificando opportunità di miglioramento e innovazione. Raccogliere e formalizzare i requisiti di business traducendoli in specifiche funzionali e soluzioni applicative SAP. Partecipare alle attività di disegno, configurazione e implementazione delle soluzioni SAP FI/CO, supportando tutte le fasi del ciclo di vita progettuale. Interfacciarsi con stakeholder di business e team tecnici per garantire la corretta realizzazione delle soluzioni. Gestire workshop, sessioni di analisi funzionale, test di sistema e attività di supporto al go-live. Requisiti Esperienza di almeno 4-5 anni nel ruolo. Solida conoscenza dei processi finance, contabili e di controlling. Esperienza in attività di analisi funzionale, raccolta requisiti, customizzazione e testing. Esperienza progettuale su SAP FI, SAP CO e SAP S/4HANA. Capacità di gestione del rapporto con il cliente e degli stakeholder di business. Buona conoscenza della lingua inglese. Disponibilità a trasferte occasionali sul territorio nazionale. Cosa offriamo Contratto a tempo Indeterminato – RAL 35 -55K Inserimento in una realtà in forte crescita nel mercato della consulenza IT. Coinvolgimento in progetti strategici di trasformazione digitale. Percorso di crescita professionale e manageriale strutturato. Modalità di lavoro flessibile con sede di riferimento Milano o Roma. Ambiente collaborativo, orientato all'innovazione e allo sviluppo continuo delle competenze. Luogo di Lavoro: Milano e Roma

Società di consulenza IT specializzata nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni tecnologiche per le aziende. Opera in ambiti che comprendono le infrastrutture IT, il cloud computing, la system administration, lo sviluppo software e la consulenza tecnologica.Attraverso le proprie competenze tecniche, supporta i clienti nell'evoluzione dei sistemi informativi, nell'ottimizzazione dei processi e nell'adozione di soluzioni tecnologiche moderne, affidabili e scalabili. La posizionePer un progetto in ambito tecnologico, siamo alla ricerca di un/una DevOps Engineer, interessato/a a sviluppare le proprie competenze nell'automazione dei processi di sviluppo, nella gestione delle infrastrutture cloud e nel rilascio di applicazioni software.La risorsa contribuirà alla gestione e all'evoluzione degli ambienti applicativi e infrastrutturali, collaborando con i team di sviluppo e IT per migliorare l'efficienza, l'affidabilità e la ripetibilità delle attività di deployment.Il ruolo prevede l'utilizzo di strumenti e tecnologie per l'automazione dell'infrastruttura, la gestione delle pipeline CI/CD e l'orchestrazione di applicazioni containerizzate. La figura ideale possiede una buona base tecnica, un approccio analitico e una forte motivazione ad approfondire le metodologie DevOps e le tecnologie cloud.Principali responsabilità•Cloud infrastructure management: supportare la configurazione, la gestione e l'ottimizzazione di infrastrutture cloud su Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) e/o Microsoft Azure.•CI/CD e automazione: contribuire alla realizzazione, manutenzione e ottimizzazione di pipeline di Continuous Integration e Continuous Delivery/Deployment, automatizzando le fasi di build, test e rilascio del software.•Infrastructure as Code (IaC): utilizzare Terraform per descrivere, configurare e gestire le risorse infrastrutturali attraverso codice, favorendo ambienti coerenti, riproducibili e facilmente aggiornabili.•Containerizzazione: collaborare alla creazione e alla gestione di container Docker, supportando la preparazione degli ambienti applicativi e la distribuzione dei servizi.•Orchestrazione con Kubernetes: supportare la gestione di applicazioni containerizzate, contribuendo alla configurazione e al mantenimento dei relativi ambienti di esecuzione.•Scripting e automazione: utilizzare Python e Bash per sviluppare script e strumenti utili a semplificare attività operative, automatizzare procedure ricorrenti e ridurre gli interventi manuali.•Versionamento del codice: utilizzare Git per gestire modifiche, branch e repository, collaborando con gli altri membri del team secondo le pratiche di sviluppo condivise.•Collaborazione tecnica: lavorare a stretto contatto con sviluppatori e professionisti IT per individuare problematiche, migliorare i processi di rilascio e contribuire alla stabilità degli ambienti applicativi.Requisiti tecnici•Conoscenza di almeno una delle principali piattaforme cloud: Google Cloud Platform (GCP), AWS o Microsoft Azure.•Familiarità con i processi e gli strumenti di Continuous Integration e Continuous Delivery/Deployment (CI/CD).•Conoscenza di base dei linguaggi di scripting Python e Bash.•Conoscenza di Terraform e dei principi dell'Infrastructure as Code.•Familiarità con Docker e con i concetti fondamentali della containerizzazione.•Conoscenza di Kubernetes e dei principi di orchestrazione dei container.•Utilizzo di Git per il versionamento del codice e la collaborazione tecnica.•Buone capacità di analisi e problem solving, precisione e attitudine all'apprendimento continuo.Competenze linguistiche•Italiano: livello C2, con piena padronanza della lingua parlata e scritta.•Inglese: livello B1, sufficiente per comprendere documentazione tecnica e comunicare in un contesto professionale. Profilo idealeCerchiamo una persona motivata a intraprendere o consolidare un percorso professionale in ambito DevOps e Cloud Engineering, con interesse per l'automazione, le infrastrutture moderne e il miglioramento continuo dei processi IT.Sono particolarmente apprezzate la curiosità verso le nuove tecnologie, la capacità di affrontare problemi tecnici in modo strutturato, la predisposizione al lavoro in team e la volontà di ampliare progressivamente la propria autonomia operativa.La familiarità con ambienti Linux, i concetti di networking, i sistemi di controllo versione e le metodologie Agile costituisce un valore aggiunto. Sede e condizioni contrattuali•Sede di lavoro: full remote.•RAL indicativa: fino a €50.000 lordi annui.•Ambito: consulenza IT, Cloud e DevOps.La posizione offre l'opportunità di lavorare con tecnologie diffuse nell'ambito cloud-native e di contribuire all'automazione e all'evoluzione degli ambienti infrastrutturali e applicativi.La configurazione contrattuale, la RAL effettivamente riconosciuta e le specifiche del progetto saranno definite in funzione del profilo del candidato e delle condizioni concordate.

Role Overview Our client is looking for a highly experienced Principal AI Engineer to lead the engineering and production deployment of advanced AI solutions, including Generative AI applications, LLM-powered systems, AI agents and machine learning platforms. The role focuses on translating AI research and business requirements into robust, scalable and production-ready applications. The successful candidate will provide hands-on technical leadership, establish AI engineering best practices and work closely with AI architects, product teams, data scientists and software engineers to deliver high-quality AI capabilities. The ideal candidate will combine deep engineering expertise with practical experience in building, evaluating, deploying and operating AI systems at enterprise scale. Key Roles & Responsibilities Lead the engineering and implementation of enterprise AI and Generative AI applications. Develop LLM-powered solutions, RAG pipelines and agent-based workflows. Build production-ready AI services using scalable software engineering principles. Design model evaluation frameworks to measure accuracy, reliability and business effectiveness. Develop data processing, embedding generation and retrieval pipelines. Implement prompt engineering, context management and AI orchestration strategies. Integrate AI models with enterprise APIs, databases and business applications. Optimise inference performance, latency, scalability and operational costs. Establish automated testing, CI/CD and deployment practices for AI applications. Implement observability, monitoring, guardrails and failure-handling mechanisms. Collaborate with architecture, product, data and security teams. Mentor senior engineers and establish reusable AI engineering standards. Evaluate emerging AI models, frameworks and technologies for enterprise adoption. Preferred Qualifications Bachelor's or master's degree in Computer Science, AI, Machine Learning or a related field. 10–15+ years of software engineering or AI-related experience. Strong hands-on experience building and deploying AI or machine learning applications. Demonstrated expertise in Generative AI and production LLM systems. Experience leading complex technical initiatives and mentoring engineering teams. Key Skills & Attributes Advanced software engineering and system design. Generative AI and LLM application development. RAG architecture and retrieval optimisation. Model evaluation and performance tuning. Production deployment and AI observability. Technical problem-solving and engineering leadership. Ability to balance innovation with reliability and maintainability. Technical Skills Python and modern software engineering practices. PyTorch, TensorFlow or equivalent machine learning frameworks. LLM APIs and open-source language models. LangChain, LlamaIndex or equivalent orchestration frameworks. Vector databases and semantic search. REST APIs, microservices and distributed systems. Docker, Kubernetes and cloud-native deployment. CI/CD, automated testing and MLOps/LLMOps. Model monitoring, evaluation and AI safety guardrails. AWS, Azure or Google Cloud AI services. Reporting / Team Relationships Works closely with: CTO / VP of Engineering AI Architect and Enterprise Architects AI and Machine Learning Teams Data Engineering Teams Product Management Team Cloud, DevOps and Security Teams What the Role Offers This is a senior technical leadership opportunity for an AI engineering professional who wants to shape the future of Generative AI, intelligent applications and advanced AI solutions. The successful candidate will play an important role in transforming AI concepts into scalable, production-ready applications, developing advanced AI capabilities and establishing engineering practices that improve performance, reliability and business value. The role offers an opportunity to influence technical direction, mentor engineering teams and contribute to the development of innovative AI-driven products.