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(e.g. data lakehouse e data mesh / AI e agentic AI) su almeno uno dei principali cloud service provider\n\nDefinire pipeline di ingestion/trasformazione e modalità di serving dei dati, con attenzione a scalabilità, costi e qualità\n\nProgettare e supportare l'implementazione di soluzioni “productn-ready” legate a Machine Learning e Generative AI seguendo approcci consolidati come DevSecOps, MLOps, AIOps\n\nApplicare standard e best practices (governance, qualità, sicurezza) negli use-case e contribuire allo stesso tempo alla loro definizione ed evoluzione\n\nCollaborare con Data Engineer, Data scientist, SW Developer e tutti gli stakeholder di business per garantire l'allineamento tra requisiti funzionali e soluzione tecnica finale\n\nContribuire alla definizione dei modelli di stime costi servizi e alla loro ottimizzazione\n\nDefinire documentazione architetturale, dai diagrammi di riferimento alle linee guida operative.\n\nCaratteristiche richieste:\nLaurea magistrale in Informatica, 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