Ai Engineer

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TXT Group è alla ricerca di una figura di AI Engineer – LLM & RAG Systems da inserire nel team dedicato allo sviluppo di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale Generativa. La risorsa sarà coinvolta nella progettazione, nello sviluppo e nell'evoluzione di sistemi Agentic AI e Retrieval-Augmented Generation (RAG), contribuendo alla realizzazione di soluzioni affidabili, scalabili ed efficienti basate su Large Language Models (LLM), a supporto di casi d'uso concreti per il business.Principali responsabilità
Progettare e implementare sistemi agentici end-to-end, occupandosi di orchestrazione, classificazione degli intenti, instradamento delle richieste e riscrittura ed espansione delle query;
Definire e mantenere strategie di prompt engineering specifiche per differenti casi d'uso;
Selezionare e ottimizzare modelli LLM ed embedding in funzione di qualità, latenza e costi;
Sviluppare pipeline di ingestione di dati non strutturati, includendo parsing dei documenti, pulizia, normalizzazione, chunking ed estrazione dei metadati;
Implementare pipeline di generazione degli embedding e gestire database vettoriali;
Progettare strategie avanzate di retrieval, tra cui RAG, ricerca ibrida e tecniche di reranking;
Implementare pattern di function/tool calling e integrare strumenti esterni (database, applicazioni, modelli di Machine Learning e web search) sfruttando il protocollo MCP;
Implementare processi di estrazione di entità e relazioni per la costruzione di knowledge graph a supporto del retrieval;
Definire metriche e framework di valutazione per sistemi RAG e LLM, misurando qualità del retrieval, correttezza e rilevanza delle risposte, rilevazione delle allucinazioni e predisponendo suite di test di regressione per prompt e pipeline;
Progettare meccanismi di raccolta e analisi del feedback degli utenti per supportare attività di valutazione offline ed eventuale fine-tuning dei modelli.
Competenze tecniche richieste
Almeno 2 anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni basate su Large Language Models;




Ottima conoscenza di Python e comprovata esperienza nello sviluppo di applicazioni end-to-end basate su LLM;
Esperienza con framework di orchestrazione per LLM e agenti (LangChain, LlamaIndex o equivalenti) e con API di modelli commerciali e open source (OpenAI, Anthropic, vLLM, Ollama);
Conoscenza pratica di prompt engineering, function/tool calling e pattern di progettazione agentici;
Esperienza nello sviluppo di pipeline di ingestione ed elaborazione dati, database vettoriali, modelli di embedding e tecniche avanzate di retrieval (hybrid search, reranking, query expansion);
Familiarità conframework di valutazione per LLM (RAGAS o equivalenti) e con le principali metriche per sistemi RAG;
Conoscenza delle principali pratiche di sicurezza per sistemi LLM, incluse tecniche di input/output filtering, guardrails e gestione di autenticazione e autorizzazione.
Costituiscono un plus
Esperienza con database a grafo (Neo4j o equivalenti) e architetture GraphRAG.
Formazione richiesta Laurea triennale, magistrale o Master in Informatica, Ingegneria Informatica, Intelligenza Artificiale, Data Science o discipline STEM affini. Completano il profilo ottime capacità di problem solving, curiosità, autonomia, proattività, senso di responsabilità (ownership), predisposizione alla collaborazione in team multidisciplinari e attenzione alla documentazione tecnica.
Perché scegliere TXT Group
Modalità di lavoro ibrida;
Carriera in un ambiente giovane, internazionale e dinamico;
Formazione continua su tematiche tecniche e progettuali;
Assicurazione sanitaria;
Welfare;
Buoni pasto;
Sconti dedicatiai dipendenti;
Il contratto offerto per questa posizione è a tempo indeterminato;
La retribuzioneprevista è compresa tra €****** e €****** lordi annui;
L'inquadramentoverrà definito in fase di selezione sulla base del profilo e in applicazione del CCNL Metalmeccanico.
Posizione aperta a candidature senza distinzione di genere, ai sensi del D.Lgs. ********. L'azienda promuove le pari opportunità e valorizza la diversità in tutte le sue forme.
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