Artificial Intelligence Engineer

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ppNell'ottica del potenziamento della nostra divisione bDWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue /b – stiamo ricercando un bSenior AI Specialist - RAG Ingestion Search.
/b /ph3Sede di Lavoro: /h3pBologna, on-site 5/5 /ph3Contratto: /h3pFino a ******€ RAL, assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico (livello B3 o Quadro).
L'offerta include variabile a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.
/ph3Obiettivi della posizione: /h3pLa figura ha l'obiettivo di progettare, sviluppare, governare ed evolvere i processi di alimentazione, organizzazione, indicizzazione e interrogazione della knowledge base a supporto di agenti AI e soluzioni di AI conversazionale.
Il ruolo è pensato come punto di raccordo tra esigenze di business, knowledge management, data/AI engineering e sviluppo applicativo, contribuendo al miglioramento continuo delle performance di retrieval, della qualità delle risposte generate e della governance complessiva della knowledge base.
/ph3Dettaglio delle attività: /h3ulliProgettare e gestire pipeline di ingestion per documenti non strutturati, curando acquisizione, parsing, pulizia, normalizzazione, chunking, metadatazione e versioning dei contenuti destinati alla knowledge base.
/liliDefinire e ottimizzare le logiche di indicizzazione e retrieval per sistemi RAG, selezionando strategie di ricerca keyword, semantica, ibrida e reranking in funzione dei diversi casi d'uso conversazionali.
/liliPresidiare la qualità della knowledge base, assicurando coerenza, aggiornamento, deduplicazione, tracciabilità delle fonti e corretta organizzazione tassonomica dei contenuti.
/liliCollaborare con AI Engineer, Data Scientist, Developer e stakeholder di business per tradurre esigenze informative e operative in architetture di ricerca efficaci per agenti AI, chatbot e assistenti virtuali.
/liliMonitorare e migliorare le performance dei sistemi di search e retrieval attraverso metriche dedicate,



analisi dei log, valutazioni di rilevanza, copertura informativa e qualità delle risposte.
/liliDefinire standard, linee guida e best practice per la gestione documentale e la preparazione dei contenuti destinati a knowledge base utilizzate da sistemi di AI generativa.
/liliSupportare la progettazione di workflow di aggiornamento continuo della base di conoscenza, inclusi processi di validazione, pubblicazione, archiviazione e dismissione dei contenuti obsoleti.
/liliContribuire alla gestione delle criticità relative a grounding, hallucination mitigation, recupero delle fonti, access control e affidabilità delle informazioni esposte dagli agenti conversazionali.
/liliCoordinare, ove necessario, fornitori o system integrator esterni coinvolti nella realizzazione di componenti di ingestion, search o knowledge orchestration.
/liliFavorire l'adozione di un approccio data-driven e sperimentale, promuovendo test comparativi tra diverse strategie di retrieval, embedding, ranking e orchestrazione.
/li /ulh3Esperienze pregresse richieste: /h3ulliEsperienza pregressa in ruoli specialistici in ambito Artificial Intelligence, Information Retrieval, Search, Knowledge Management, NLP o Data Engineering.
/liliEsperienza concreta nella progettazione o gestione di soluzioni RAG, enterprise search, knowledge base intelligenti o sistemi documentali a supporto di chatbot e agenti conversazionali.
/liliFamiliarità con pipeline di trattamento documentale, inclusi parsing di PDF/Office/HTML, estrazione testo, segmentazione contenuti, arricchimento metadati e controllo qualità dei dati.
/liliEsperienza nell'utilizzo di motori di ricerca,



database vettoriali o piattaforme di retrieval semantico.
/liliConoscenza delle problematiche tipiche dei sistemi conversazionali basati su knowledge base: rilevanza dei risultati, copertura, aggiornamento, citabilità delle fonti, ambiguità documentale e gestione del contesto.
/liliEsperienza nella collaborazione con team multidisciplinari e nella traduzione di bisogni di business in requisiti funzionali e tecnici.
/liliBuona capacità di operare in contesti Agile, ad alta evoluzione tecnologica e con robusto componente sperimentale.
/liliCostituisce titolo preferenziale l'esperienza in programmi di trasformazione AI su scala aziendale e nella governance di basi informative enterprise.
/liliConoscenza di architetture RAG e dei principali pattern di retrieval per AI generativa.
/liliEsperienza con tecniche di chunking, embedding, metadata design, filtering, ranking e reranking.
/liliConoscenza di motori e framework di ricerca/document retrieval, ad esempio Azure AI Search.
/liliCapacità di lavorare con Python e librerie/framework per NLP, orchestration e document processing.
/liliFamiliarità con strumenti e framework per applicazioni LLM e agentiche.
/liliConoscenza di modelli di valutazione della qualità del retrieval e della risposta generata.
/liliCapacità di definire tassonomie, ontologie leggere, schemi metadato e criteri di classificazione documentale.
/liliComprensione dei temi di data governance, sicurezza degli accessi, gestione delle fonti e lifecycle dei contenuti.
/li /ulh3Costituiranno requisito preferenziale: /h3ulliEsperienza su use case di AI conversazionale enterprise.
/liliEsperienza nella gestione di contenuti regolamentati, procedurali o di knowledge base aziendali complesse.
/liliConoscenza di pratiche di evaluation per chatbot e agenti AI.
/liliEsperienza con sistemi di osservabilità, logging e analisi delle query utente.
/liliFamiliarità con approcci human-in-the-loop per validazione e miglioramento continuo della knowledge base.
/li /ul /p #J-*****-Ljbffr

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