Descrizione dell'offerta
Mid/Senior DevOps / Platform Engineer
Vuole saperne di più su questo lavoro? Scorra verso il basso per scoprire quali competenze, esperienze e titoli di studio sono necessari. Linux, Kubernetes, cloud e sistemi AI in produzione Chi siamo Saturnalia sviluppa soluzioni digitali per il settore assicurativo agricolo, combinando software, dati territoriali, informazioni meteorologiche e immagini satellitari. Il nostro ecosistema comprende un gestionale web GIS per consultare e analizzare i portafogli assicurativi, un'app mobile per supportare i periti durante i sopralluoghi e una serie di servizi backend e geospaziali che alimentano importazioni, analisi del rischio, monitoraggio e workflow di perizia. L'obiettivo è collegare l'intero percorso operativo — dal contratto alla particella, fino alla perizia digitale con foto, survey e dati ambientali — mettendo a disposizione di compagnie, broker, operatori e periti strumenti più rapidi e informati per gestire il rischio agricolo. In questo contesto, i dati meteo e satellitari e gli algoritmi di Intelligenza Artificiale hanno un ruolo concreto: aiutano a monitorare la vegetazione, analizzare gli eventi e supportare la valutazione dei danni. Chi cerchiamo Siamo alla ricerca di un/una Mid/Senior DevOps / Platform Engineer che prenda in carico l'evoluzione e l'affidabilità della nostra infrastruttura tecnologica. Cerchiamo una persona altamente operativa, con una conoscenza profonda di Linux, Kubernetes e degli ambienti cloud. Una figura capace di lavorare direttamente da terminale, affrontare problemi complessi in autonomia e trasformare esigenze tecniche e progettuali in soluzioni solide, automatizzate e mantenibili. Il ruolo è particolarmente importante perché l'infrastruttura deve supportare anche la messa in produzione dei nostri algoritmi di Intelligenza Artificiale applicati alle immagini satellitari. Il ruolo Avrai la responsabilità degli ambienti di sviluppo e produzione: cluster Kubernetes, sistemi Linux, servizi cloud, deployment, pipeline e strumenti di osservabilità. Ti occuperai di fare in modo che i sistemi siano affidabili, monitorabili, sicuri e semplici da operare anche quando la complessità aumenta. Lavorerai a stretto contatto con il team di sviluppo e con chi si occupa degli algoritmi, portando i prototipi fuori dalla fase sperimentale e integrandoli in pipeline e servizi pronti per l'utilizzo reale. Tra le attività principali rientrano: progettazione e gestione dell'infrastruttura cloud e dei cluster Kubernetes; amministrazione avanzata di Linux e troubleshooting di rete, storage, DNS, certificati, container e performance; automazione dell'infrastruttura e dei processi tramite Bash, Python e strumenti Infrastructure as Code; sviluppo di script per download, sincronizzazione, validazione e gestione dei dati; progettazione e manutenzione delle pipeline CI/CD e dei processi di deployment; ingegnerizzazione e gestione in produzione dei servizi e delle pipeline di inferenza su immagini satellitari; implementazione di logging, monitoring, alerting, backup, sicurezza e procedure di disaster recovery; analisi degli incidenti, risoluzione delle cause profonde e documentazione delle procedure operative. Nel lavoro quotidiano ci aspettiamo inoltre un utilizzo maturo degli agenti AI per lo sviluppo e l'automazione, inclusi strumenti come Codex, Claude o equivalenti. Non si tratta soltanto di saperli utilizzare, ma di saper organizzare workflow efficaci: suddividere correttamente i task, fornire il contesto necessario, verificare gli output e ottimizzare il consumo di token, il tempo e la qualità del risultato. Cosa cerchiamo Hai maturato esperienza significativa in ruoli DevOps, Platform Engineering o MLOps e conosci Linux e Kubernetes in modo concreto, non soltanto teorico. Sai diagnosticare un problema partendo dai log e dagli strumenti disponibili, capire dove si trova il collo di bottiglia e intervenire in modo controllato. Sono fondamentali: esperienza nella progettazione e gestione di infrastrutture cloud in produzione; padronanza di Linux, Kubernetes, Docker o containerd, Helm e Git; esperienza con sistemi CI/CD, networking, sistemi distribuiti, monitoring e logging; capacità di scrivere e mantenere script affidabili in Bash e Python; familiarità con Terraform, Ansible o strumenti analoghi di Infrastructure as Code; esperienza nell'utilizzo di agenti AI per sviluppo e automazione, con capacità di ottimizzare task, contesto e token; forte autonomia, metodo e attitudine alla risoluzione di problemi non documentati o non standard; capacità di collaborare con sviluppatori e data scientist, traducendo le esigenze applicative in soluzioni infrastrutturali concrete. Costituiscono un plus la conoscenza approfondita di Prometheus, Grafana, Loki o strumenti equivalenti, l'esperienza con architetture ibride o multi-cloud e la familiarità con pratiche di hardening e disaster recovery in cloud. Il nostro approccio all'AI Per noi l'Intelligenza Artificiale è una componente tecnologica concreta del prodotto. I nostri algoritmi lavorano su immagini satellitari e devono essere eseguiti attraverso pipeline affidabili, efficienti, osservabili e sostenibili dal punto di vista operativo ed economico. Cerchiamo quindi una persona interessata all'ingegnerizzazione e alla messa in produzione di questi sistemi, non soltanto alla loro sperimentazione. Cosa offriamo Un ruolo tecnico di responsabilità, con ampia autonomia e la possibilità di contribuire direttamente alle scelte architetturali e all'evoluzione della piattaforma. Lavorerai in un contesto in cui cloud, Kubernetes, automazione e AI sono componenti centrali del prodotto. La RAL iniziale è a partire da 28.000 € lordi annui, con possibilità di una RAL significativamente superiore per profili con esperienza e competenze avanzate. Inquadramento e condizioni contrattuali saranno definiti in base al profilo e al CCNL applicato. Sede e modalità di lavoro La sede di lavoro è Giussago (PV). Il lavoro è organizzato in modalità ibrida, con la presenza in sede richiesta per almeno tre giorni alla settimana. xpavfwm Le restanti giornate potranno essere svolte da remoto, compatibilmente con le esigenze operative, progettuali e di collaborazione del team.
Vuole saperne di più su questo lavoro? Scorra verso il basso per scoprire quali competenze, esperienze e titoli di studio sono necessari. Linux, Kubernetes, cloud e sistemi AI in produzione Chi siamo Saturnalia sviluppa soluzioni digitali per il settore assicurativo agricolo, combinando software, dati territoriali, informazioni meteorologiche e immagini satellitari. Il nostro ecosistema comprende un gestionale web GIS per consultare e analizzare i portafogli assicurativi, un'app mobile per supportare i periti durante i sopralluoghi e una serie di servizi backend e geospaziali che alimentano importazioni, analisi del rischio, monitoraggio e workflow di perizia. L'obiettivo è collegare l'intero percorso operativo — dal contratto alla particella, fino alla perizia digitale con foto, survey e dati ambientali — mettendo a disposizione di compagnie, broker, operatori e periti strumenti più rapidi e informati per gestire il rischio agricolo. In questo contesto, i dati meteo e satellitari e gli algoritmi di Intelligenza Artificiale hanno un ruolo concreto: aiutano a monitorare la vegetazione, analizzare gli eventi e supportare la valutazione dei danni. Chi cerchiamo Siamo alla ricerca di un/una Mid/Senior DevOps / Platform Engineer che prenda in carico l'evoluzione e l'affidabilità della nostra infrastruttura tecnologica. Cerchiamo una persona altamente operativa, con una conoscenza profonda di Linux, Kubernetes e degli ambienti cloud. Una figura capace di lavorare direttamente da terminale, affrontare problemi complessi in autonomia e trasformare esigenze tecniche e progettuali in soluzioni solide, automatizzate e mantenibili. Il ruolo è particolarmente importante perché l'infrastruttura deve supportare anche la messa in produzione dei nostri algoritmi di Intelligenza Artificiale applicati alle immagini satellitari. Il ruolo Avrai la responsabilità degli ambienti di sviluppo e produzione: cluster Kubernetes, sistemi Linux, servizi cloud, deployment, pipeline e strumenti di osservabilità. Ti occuperai di fare in modo che i sistemi siano affidabili, monitorabili, sicuri e semplici da operare anche quando la complessità aumenta. Lavorerai a stretto contatto con il team di sviluppo e con chi si occupa degli algoritmi, portando i prototipi fuori dalla fase sperimentale e integrandoli in pipeline e servizi pronti per l'utilizzo reale. Tra le attività principali rientrano: progettazione e gestione dell'infrastruttura cloud e dei cluster Kubernetes; amministrazione avanzata di Linux e troubleshooting di rete, storage, DNS, certificati, container e performance; automazione dell'infrastruttura e dei processi tramite Bash, Python e strumenti Infrastructure as Code; sviluppo di script per download, sincronizzazione, validazione e gestione dei dati; progettazione e manutenzione delle pipeline CI/CD e dei processi di deployment; ingegnerizzazione e gestione in produzione dei servizi e delle pipeline di inferenza su immagini satellitari; implementazione di logging, monitoring, alerting, backup, sicurezza e procedure di disaster recovery; analisi degli incidenti, risoluzione delle cause profonde e documentazione delle procedure operative. Nel lavoro quotidiano ci aspettiamo inoltre un utilizzo maturo degli agenti AI per lo sviluppo e l'automazione, inclusi strumenti come Codex, Claude o equivalenti. Non si tratta soltanto di saperli utilizzare, ma di saper organizzare workflow efficaci: suddividere correttamente i task, fornire il contesto necessario, verificare gli output e ottimizzare il consumo di token, il tempo e la qualità del risultato. Cosa cerchiamo Hai maturato esperienza significativa in ruoli DevOps, Platform Engineering o MLOps e conosci Linux e Kubernetes in modo concreto, non soltanto teorico. Sai diagnosticare un problema partendo dai log e dagli strumenti disponibili, capire dove si trova il collo di bottiglia e intervenire in modo controllato. Sono fondamentali: esperienza nella progettazione e gestione di infrastrutture cloud in produzione; padronanza di Linux, Kubernetes, Docker o containerd, Helm e Git; esperienza con sistemi CI/CD, networking, sistemi distribuiti, monitoring e logging; capacità di scrivere e mantenere script affidabili in Bash e Python; familiarità con Terraform, Ansible o strumenti analoghi di Infrastructure as Code; esperienza nell'utilizzo di agenti AI per sviluppo e automazione, con capacità di ottimizzare task, contesto e token; forte autonomia, metodo e attitudine alla risoluzione di problemi non documentati o non standard; capacità di collaborare con sviluppatori e data scientist, traducendo le esigenze applicative in soluzioni infrastrutturali concrete. Costituiscono un plus la conoscenza approfondita di Prometheus, Grafana, Loki o strumenti equivalenti, l'esperienza con architetture ibride o multi-cloud e la familiarità con pratiche di hardening e disaster recovery in cloud. Il nostro approccio all'AI Per noi l'Intelligenza Artificiale è una componente tecnologica concreta del prodotto. I nostri algoritmi lavorano su immagini satellitari e devono essere eseguiti attraverso pipeline affidabili, efficienti, osservabili e sostenibili dal punto di vista operativo ed economico. Cerchiamo quindi una persona interessata all'ingegnerizzazione e alla messa in produzione di questi sistemi, non soltanto alla loro sperimentazione. Cosa offriamo Un ruolo tecnico di responsabilità, con ampia autonomia e la possibilità di contribuire direttamente alle scelte architetturali e all'evoluzione della piattaforma. Lavorerai in un contesto in cui cloud, Kubernetes, automazione e AI sono componenti centrali del prodotto. La RAL iniziale è a partire da 28.000 € lordi annui, con possibilità di una RAL significativamente superiore per profili con esperienza e competenze avanzate. Inquadramento e condizioni contrattuali saranno definiti in base al profilo e al CCNL applicato. Sede e modalità di lavoro La sede di lavoro è Giussago (PV). Il lavoro è organizzato in modalità ibrida, con la presenza in sede richiesta per almeno tre giorni alla settimana. xpavfwm Le restanti giornate potranno essere svolte da remoto, compatibilmente con le esigenze operative, progettuali e di collaborazione del team.
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