Paese
Settore
Search a job

AI Performance Controller

Misurazione e ottimizzazione delle performance dei sistemi di intelligenza artificiale in produzione

28 000 – 70 000 EUR (€)
Stipendio / anno
Laurea triennale o magistrale
Livello formazione
00
Automazione
Medio
Difficoltà
Positivo
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Moderata
Mobilità
Possibile
Automazione
Medio
Difficoltà
Positivo
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Moderata
Mobilità
Possibile
Sponsorizza questa scheda mestiereSPAZIO PARTNERSponsorizzaquesta scheda mestiereDiventa sponsor

About

L'AI Performance Controller monitora, analizza e migliora le metriche di qualità dei modelli di intelligenza artificiale distribuiti in ambienti produttivi. Opera con strumenti di osservabilità come MLflow, Prometheus, Grafana e framework di valutazione LLM, interfacciandosi con team di data science, ingegneria ML e product management. Interpreta drift dei modelli, degrado delle predizioni e anomalie nei pipeline dati, traducendo i risultati in azioni correttive documentate e piani di ricalibrazione. Lavora in contesti ad alta automazione dove la qualità del dato e la stabilità delle inferenze impattano direttamente i processi aziendali.

Competenze

Competenze tecniche

  • Monitoraggio modelli ML con strumenti come MLflow, Weights & Biases, Grafana
  • Analisi di data drift e model drift con Evidently AI e WhyLabs
  • Valutazione LLM con benchmark RAGAS, TruLens, e Evals framework
  • Utilizzo di Python per scripting di metriche personalizzate e automazione test
  • Gestione pipeline dati con Apache Airflow o Prefect
  • SQL avanzato per interrogazione di log e dataset di valutazione
  • Conoscenza di architetture ML in produzione: REST API, batch inference, streaming

Competenze interpersonali

  • Rigore metodologico nell'interpretazione di dati statistici ambigui
  • Comunicazione tecnica verso interlocutori non specialisti
  • Autonomia nella definizione di priorità su sistemi complessi
  • Capacità di sintesi per tradurre metriche tecniche in impatto business
  • Approccio critico verso risultati numerici apparentemente coerenti

Compiti

  • Definire KPI di performance per modelli ML e LLM, considerando accuratezza, latenza e altri parametri
  • Monitorare dashboard Grafana e Prometheus per rilevare anomalie nelle inferenze in tempo reale
  • Condurre analisi di data drift e concept drift utilizzando strumenti come Evidently AI e WhyLabs
  • Progettare protocolli per la valutazione automatizzata di modelli generativi su benchmark settoriali
  • Documentare i risultati delle sessioni di audit su MLflow e redigere report tecnici periodici
  • Collaborare con i team ML Engineer per il retraining di modelli che superano soglie di degrado
  • Eseguire test A/B e shadow deployment per confrontare versioni di modelli su traffico reale
  • Analizzare i log di inferenza per identificare pattern di errore e bias sistematici
  • Stabilire SLA tecnici per i sistemi AI e verificarne il rispetto con cadenza settimanale
  • Produrre scorecard comparative tra versioni di modello per supportare decisioni di rilascio
  • Implementare alert automatici su pipeline CI/CD per bloccare deploy sotto soglia di qualità

Ambienti di lavoro

Gli ambienti di lavoro possono variare:

Scale-up tecnologiche con prodotti AI core e innovativi
Grandi aziende con divisioni di AI applicata e sviluppo avanzato
Centri di eccellenza ML in ambito bancario, assicurativo o sanitario
Software house che sviluppano piattaforme SaaS basate su modelli predittivi
Laboratori di ricerca applicata con output industriali rilevanti

Possibili evoluzioni

  • Diventare ML Engineer specializzato in sistemi di osservabilità avanzata
  • Assumere il ruolo di AI Governance Manager responsabile di conformità
  • Progredire verso Head of AI Quality per supervisione trasversale dei sistemi
  • Evolvere in Principal Data Scientist con focus su affidabilità dei modelli
  • Diventare consulente indipendente in AI risk assessment

Profilo ricercato

Orientamento alla misura quantitativa e precisa
Pensiero sistemico su pipeline complesse e articolate
Precisione nella documentazione tecnica e dettagliata
Capacità di lavorare su più modelli simultaneamente
Approccio metodico su dati rumorosi e complessi
Come diventare AI Performance Controller?

Professioni dello stesso settore

Artificial Intelligence Trainer
00
Artificial Intelligence Trainer
intelligence artificielle ia

Formazione di modelli linguistici attraverso annotazione, valutazione e ottimizzazione iterativa di dataset strutturati

25k–65k
AI Ethicist
00
AI Ethicist
intelligence artificielle ia

Analisi critica dei sistemi di intelligenza artificiale tra valori umani, normativa europea e impatto sociale

28k–70k
AI and Data Science Product Manager
00
AI and Data Science Product Manager
intelligence artificielle ia

Product Manager AI e Data Science: definizione della roadmap prodotto tra intelligenza artificiale, modelli predittivi e valore aziendale misurabile

30k–90k
Data and AI Project Manager
00
Data and AI Project Manager
intelligence artificielle ia

Data e AI Project Manager: coordinamento di progetti analitici complessi in ambienti tecnologici avanzati

30k–90k
Financial Analyst specialized in AI
00
Financial Analyst specialized in AI
intelligence artificielle ia

Analisi finanziaria avanzata con modelli predittivi basati su intelligenza artificiale e dati strutturati

28k–85k
Ingegnere di visione artificiale
00
Ingegnere di visione artificiale
intelligence artificielle ia

Progetta e sviluppa modelli avanzati di visione artificiale per applicazioni industriali e mediche.

28k–80k
NLP Engineer
00
NLP Engineer
intelligence artificielle ia

Sviluppo di sistemi di comprensione del linguaggio naturale per applicazioni ad alta complessità semantica

28k–75k
Data Scientist
00
Data Scientist
intelligence artificielle ia

Data Scientist: analisi statistica avanzata, modelli predittivi e pipeline di machine learning su dati strutturati e non strutturati

28k–75k