L'Intelligenza Artificiale è oggi una leva competitiva trasversale a settori industriali, finanza, sanità, retail e PA. Il Master in Intelligenza Artificiale prepara figure in grado di progettare, addestrare e portare in produzione modelli, orchestrando dati, infrastrutture e governance per creare impatto misurabile. I diplomati acquisiscono competenze in machine learning, deep learning, MLOps, gestione del ciclo di vita dei modelli, AI generativa e prompt engineering, oltre a soft skill su product management, etica e conformità normativa. Questo consente di coprire posizioni tecniche e ibride, partecipando a iniziative AI-first, programmi di trasformazione digitale e progetti di automazione intelligente. Le opportunità includono tanto aziende tech e consulenza, quanto realtà tradizionali in fase di modernizzazione, con ruoli che vanno dall'implementazione di pipeline ML alla definizione della strategia AI a livello di business unit.
Principali ruoli e retribuzioni
Machine Learning Engineer
38.000 - 60.000 € Progetta, addestra e ottimizza modelli ML e deep learning, integrandoli in applicazioni e microservizi scalabili. Collabora con data engineer e product per definire dataset, metriche e requisiti di latenza, automatizzando training, validazione e deployment in CI/CD.
Data Scientist
35.000 - 55.000 € Traduce problemi di business in esperimenti data-driven, realizzando feature engineering, modelli predittivi e analisi causali. Crea prototipi, valuta performance e interpretabilità, produce insight azionabili e supporta stakeholder su metriche, scenari e decisioni basate sui dati.
MLOps Engineer
40.000 - 65.000 € Industrializza l'intero ciclo di vita dei modelli con pipeline riproducibili, monitoraggio e governance. Definisce infrastrutture cloud, gestione di dati e artifact, sicurezza, versioning e osservabilità per garantire affidabilità, compliance e costi sotto controllo in produzione.
AI Product Manager
45.000 - 75.000 € Guida roadmap e metriche di prodotto AI, bilanciando valore utente, fattibilità tecnica e rischi. Coordina team cross-funzionali su discovery, design sperimentale, priorità e go-to-market, curando validazione, A/B test, feedback loop e allineamento con la strategia aziendale.
AI Consultant
40.000 - 70.000 € Analizza processi e opportunità per identificare casi d'uso AI a ROI misurabile, definendo business case e piani di adozione. Supporta selezione tecnologie, prototipazione, change management e compliance, trasferendo competenze e accelerando l'esecuzione presso clienti.
Settori di inserimento
Tecnologia e Software 28%
Manifatturiero e Industry 4.0 18%
Banche, Fintech e Assicurazioni 17%
Progressione di carriera
Il percorso di carriera dopo il Master può evolvere da ruoli hands-on a responsabilità di guida tecnica e strategica. Nei primi anni si consolidano le basi su modelli, dati e pipeline operative; successivamente si estendono impatto, ownership e ambito, assumendo la guida di progetti, team e portafogli di use case. Con esperienza, si approda a ruoli di responsabilità su budget, roadmap e governance, fino a funzioni executive che definiscono la visione AI, la misurazione del valore e la scalabilità delle iniziative a livello enterprise.
Senior Machine Learning Engineer / Senior Data Scientist (3-5 anni)
Lead Data Scientist / Lead MLOps (5-8 anni)
Head of AI / Director of Data & AI (8-12 anni)
Chief AI Officer / VP of AI (10-15 anni)
