Lead Ai Engineer

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Siamo alla ricerca di un/unaLead AI Engineervolto/a a guidare la progettazione e levoluzione dei nostri sistemiGenAI, delle soluzioni per i clienti e del tooling interno, dalle architetture RAG e agentiche in cloud fino alserving di modelli open-weight on-premise.
In collaborazione con le competence area di Discovery, la risorsa selezionata contribuirà inoltre allo sviluppo di nuovi prodotti.
Trattandosi di un ruolo di leadership tecnica, la figura competente si occuperà di definire gli standard, assumere le scelte architetturali e guidare lo sviluppo e la crescita del team.
Attività
Definire larchitettura dei sistemi GenAI: scelte make/buy, selezione dei modelli, trade-off cloud vs on-premise in base a vincoli di dati, costi e performance
Guidare tecnicamente i progetti più complessi, dal design alla produzione, garantendo scalabilità e affidabilità
Progettare e gestire ilserving self-hosted di LLM open-weight(vLLM)
Definire gli standard diqualità e LLMOps: evaluation, observability, testing, gestione dei costi, versionamento di prompt e modelli
Implementareguardrail e sicurezza: mitigazione di prompt injection, gestione PII, controlli sulloutput
Svolgere attività dimentoringa beneficio di profili junior e mid, guidando code review e design review
Operare come interfaccia tecnica verso clienti e stakeholder interni, contribuendo alle decisioni di prodotto e allo scouting tecnologico
Requisiti
Comprovata esperienza (5+ anni)nel settore del software o ML engineering, di cuialmeno 2 anni nello sviluppo e conduzione di sistemi GenAI/LLM in produzione




Solida e dimostrabile esperienza nellimplementazione disistemi agentici in produzionee nellingegnerizzazione di architetture RAG complesse su larga scala (ambienti multi-tenant, elevati volumi di traffico e gestione di dati sensibili)
Approfondita conoscenza tecnica di almeno una piattaforma hyperscaler (AWS, Azure, GCP) e consolidata competenza in soluzioni dideployment ibride o on-premise
Competenza nel serving e nellottimizzazione dimodelli open-weight(tramite vLLM o framework equivalenti), comprese le logiche di quantizzazione, batching e gestione avanzata delle risorse GPU
Solide basi metodologiche relative ad architetture di sistemi distribuiti,Kubernetes, networking e protocolli di sicurezza informatica
Completa padronanza delle metodologie dievaluation avanzatae dei principali framework diobservability/LLMOps(quali Langfuse o LangSmith, con relative valutazioni automatiche e processi human-in-the-loop)
Consolidata esperienza nel ruolo dileadership tecnica, comprendente attività di mentoring, definizione di standard qualitativi e coordinamento di team di progetto multidisciplinari
Competenza preferenziali
Comprovata esperienza nellimplementazione in ambiente di produzione di soluzioni dimachine learning classico(computer vision, modelli predittivi) o nellambito deldata engineering
MLOpsavanzato (gestione di Kubeflow e sviluppo di pipeline CI/CD per il ciclo di vita dei modelli)
Esperienza maturata in contesti regolamentati o soggetti a stringenti vincoli di data residency
Contributi attivi a progetti open source, interventi a conferenze di settore o pubblicazioni scientifiche in ambito AI/ML
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