Ai Engineer

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Siamo alla ricerca di un/una
AI Engineer
che possieda una comprovata esperienza nello sviluppo di applicazioni
LLM in produzione
. La risorsa selezionata si occuperà della realizzazione di soluzioni GenAI per la nostra committenza e dello sviluppo di tooling interno, garantendo un'
ownership end-to-end
, dalla fase di progettazione fino al deployment. Inoltre, collaborando in stretta sinergia con il team di Discovery, potrà offrire il proprio contributo all'ideazione e allo sviluppo di nuovi prodotti.
Attività
Progettare e sviluppare
applicazioni GenAI end-to-end
(RAG, agenti, function calling), con relativa conduzione in produzione
Gestire in autonomia (
ownership) le feature
: design tecnico, implementazione, deployment in ambienti cloud o on-premise e monitoraggio
Ottimizzare
qualità, costi e latenza
: selezione e confronto dei modelli, caching e ottimizzazione di retrieval e prompt
Sviluppare
pipeline di valutazione
automatica per la misurazione della qualità degli output (accuratezza, hallucination, groundedness)
Integrare le soluzioni AI con i sistemi dati interni e della committenza
Supportare la crescita professionale dei colleghi junior mediante attività di pairing e code review
Requisiti
Comprovata esperienza qualificato, stimata tra i
2 e i 5 anni
, nell'ambito dello sviluppo software o del Machine Learning Engineering, con
almeno un anno dedicato specificamente ad applicazioni basate su LLM in contesti di produzione
Esperienza consolidata nell'implementazione di soluzioni
RAG end-to-end
,



con particolare riferimento alle metodologie di chunking, embedding, retrieval ibrido e re-ranking
Competenza nell'utilizzo in ambiente di produzione di almeno un
database vettoriale
(quali Milvus, pgvector, Qdrant o analoghi)
Solide competenze nell'impiego del linguaggio
Python
, del framework FastAPI (o strumenti equivalenti) e nello sviluppo di architetture orientate ai microservizi
Padronanza di
Docker
e comprovata capacità di deployment su piattaforme cloud dei principali hyperscaler (
AWS, Azure o GCP
)
Esperienza pregressa nell'adozione di framework agentici (come
LangGraph
o similari) o nella progettazione di sistemi di function e tool calling
Approfondita conoscenza delle metodologie di
evaluation
e degli strumenti di
observability
dedicati ai Large Language Models (inclusi Langfuse, LangSmith, Ragas o applicativi equivalenti)
Competenza preferenziali
Comprovata esperienza nello sviluppo e nella gestione di progetti afferenti al
machine learning classico
(quali computer vision e modelli predittivi) o all'ambito del
data engineering
Conoscenza delle metodologie fondamentali di
MLOps
, con particolare riferimento ai processi di CI/CD applicati ai modelli e alla strutturazione di pipeline di training e serving
Competenza nell'implementazione di soluzioni di serving self-hosted per Large Language Models (LLM), mediante l'utilizzo di strumenti quali vLLM e Ollama, in contesti infrastrutturali on-premise
Padronanza nell'utilizzo della piattaforma Kubernetes per l'orchestrazione dei container
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