MLOps Engineer in Italia: chi è, cosa fa e quanto guadagna l'esperto dell'industrializzazione dell'IA

Nel panorama tecnologico italiano del 2026, l’intelligenza artificiale non è più una sperimentazione isolata ma un asset fondamentale per la competitività aziendale. In questo contesto, la figura del MLOps Engineer è diventata centrale. Se fino a pochi anni fa il focus era quasi esclusivamente sulla creazione di modelli predittivi, oggi la sfida principale è l’industrializzazione di questi processi. L’MLOps Engineer è il professionista che costruisce il ponte tra il mondo della ricerca sui dati e quello della stabilità operativa del software engineering.

Cosa fa un MLOps Engineer

Il compito principale di un MLOps Engineer è garantire che i modelli di Machine Learning sviluppati dai Data Scientist non rimangano confinati nei notebook di sviluppo, ma vengano integrati in sistemi di produzione affidabili e scalabili. Questo processo, noto come Machine Learning Operations, mutua i principi del DevOps — come l’integrazione continua (CI) e il deployment continuo (CD) — applicandoli specificamente alle peculiarità dei dati.

Le responsabilità quotidiane includono la progettazione e la gestione di pipeline automatizzate per l’addestramento dei modelli, il monitoraggio delle performance in tempo reale per rilevare fenomeni come il ‘model drift’ e la gestione dell’infrastruttura cloud. Un MLOps Engineer deve assicurarsi che, ogni volta che i dati cambiano, il sistema sia in grado di riqualificare il modello e distribuirlo senza interruzioni del servizio, mantenendo un controllo rigoroso sulla versione del codice e dei dataset utilizzati.

Stipendio MLOps Engineer: i dati del mercato italiano nel 2026

Analizzando le statistiche interne e il Report Stipendi 2026, emerge che l’MLOps Engineer è tra i ruoli più remunerati nel settore IT italiano, grazie alla rarità di queste competenze sul mercato. Uno stipendio MLOps Engineer varia sensibilmente in base alla seniority e alla complessità dell’infrastruttura gestita.

Per un profilo Junior, con meno di due anni di esperienza specifica, la RAL media si attesta tra i 38.000€ e i 45.000€. I professionisti Mid-level, che hanno già gestito la messa in produzione di diversi modelli, vedono oscillare la propria retribuzione tra i 50.000€ e i 65.000€. I profili Senior o Lead MLOps Engineer, capaci di disegnare intere architetture aziendali, possono superare agevolmente i 75.000€, raggiungendo cifre ancora più elevate nelle grandi scale-up o nelle multinazionali con sede a Milano o Roma. Per avere un’idea precisa della propria posizione rispetto alla media, è utile utilizzare lo strumento di Compara Stipendio per confrontare il proprio pacchetto retributivo con i benchmark reali.

La composizione del mercato e il gender gap

Il mercato del lavoro per questa specifica professione riflette le dinamiche generali raccolte da TechCompenso. Nel 2025, la distribuzione dei contratti ha mostrato una netta prevalenza del lavoro dipendente, che riguarda il 94,5% dei professionisti, mentre la libera professione con Partita IVA copre solo il 5,5% del campione. Chi sceglie la strada del freelance può consultare i dati sui Fatturati P.IVA per calcolare la propria tariffa giornaliera.

Un dato su cui è necessario riflettere riguarda la disparità di genere. Attualmente, la componente maschile nel settore tech rappresenta l’84,5% del totale, lasciando alla componente femminile solo il 15,4%. In un ambito come l’IA, dove la diversità di pensiero è fondamentale per evitare bias algoritmici, colmare questo divario è una priorità non solo etica ma anche tecnica. La trasparenza salariale promossa da TechCompenso mira proprio a fornire alle professioniste gli strumenti necessari per negoziare con consapevolezza del proprio valore di mercato.

Come diventare MLOps Engineer

Il percorso di carriera per diventare un MLOps Engineer non è lineare. Spesso si tratta di Software Engineer che si sono specializzati in data science o, viceversa, di Data Scientist che hanno approfondito le tematiche legate all’infrastruttura e al cloud. Le competenze fondamentali spaziano dalla conoscenza profonda di Python alla padronanza di strumenti di containerizzazione come Docker e Kubernetes.

Oltre alle competenze tecniche, è richiesta una forte capacità di problem solving e una comprensione del business. Un esempio concreto è quello di Giulia, che dopo tre anni come Backend Developer ha deciso di approfondire il Machine Learning. Grazie all’integrazione di competenze su piattaforme cloud come AWS e strumenti di automazione come Terraform, è passata a un ruolo di MLOps Engineer, incrementando la sua RAL del 25% in meno di dodici mesi.

Per chi desidera intraprendere questa transizione, è consigliabile consultare la Classifica Ruoli per identificare le aziende che investono maggiormente in queste tecnologie e preparare un curriculum mirato utilizzando i servizi di Creazione Curriculum Vitae per evidenziare le competenze cross-funzionali.

Dove trovare lavoro come MLOps Engineer

Le opportunità non mancano, soprattutto nelle aziende che gestiscono grandi volumi di dati, come il settore fintech, l’e-commerce e le società di consulenza tecnologica avanzata. La ricerca di posizioni trasparenti, dove la RAL sia dichiarata o facilmente deducibile dai benchmark, è il primo passo per una carriera gratificante.

Se stai cercando una nuova sfida professionale o vuoi capire quali aziende stanno assumendo esperti di industrializzazione dell’IA in Italia, puoi consultare la nostra sezione dedicata alle offerte di lavoro, dove la trasparenza salariale è sempre al primo posto.

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