Industry X - Senior Genai Engineer

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Questa posizione è in Accenture Riassunto dell'opportunità da parte della Joinrs AI : Accenture cerca professionisti con esperienza in Python e sviluppo di sistemi GenAI agentici per progetti innovativi in ambito Industry X. Il ruolo prevede la progettazione e sviluppo di soluzioni GenAI, integrazione con ecosistemi enterprise e collaborazione in team cross-funzionali.
Le sedi di lavoro sono Milano, Torino e Roma .
Accenture promuove la crescita continua e valorizza il potenziale delle persone.
Il processo di selezione sarà interamente gestito da Accenture.
Questa opportunità è disponibile su Milano - Italy, Torino - Italy, Roma - Italy.
-- Perché Accenture – Industry X Perché assistere al cambiamento, quando puoi guidarlo?
In Accenture potrai portare la tua visione innovativa al cuore della trasformazione, collaborando con alcune delle aziende più influenti a livello globale per ridefinire interi settori di mercato.
Entrando in Industry X sarai protagonista di progetti che trasformano il modo in cui i prodotti vengono ideati, sviluppati e realizzati: dall'engineering alla manufacturing excellence, fino ai capital project.
In questo contesto, la Generative AI abilita una nuova classe di soluzioni: copilot industriali, agenti operativi e automazione intelligente su processi e knowledge base enterprise.
Siamo alla ricerca di professionisti con esperienza nello sviluppo Python e nella costruzione di sistemi GenAI agentici .
Sedi di lavoro: Milano, Torino, Roma Il tuo ruolo e le tue prospettive Progettazione e sviluppo di applicazioni GenAI (MVP ? produzione) con focus su affidabilità, sicurezza e scalabilità Creazione di agenti e workflow agentici: orchestrazione di tool, pianificazione, memoria, stato, controllo esecuzione e fallback Implementazione di pattern come RAG , tool/function calling, routing, grounding su basi documentali e dati strutturati Integrazione con ecosistemi enterprise (API, sistemi industriali, document management, PLM/MES/ERP, ticketing, knowledge base) Ownership end-to-end :



dalla prototipazione alla messa in esercizio (CI/CD, osservabilità, evaluation, guardrail, cost control) Collaborazione in team cross-funzionali (product, data, cloud, security, domain expert) e contributo a standard, acceleratori e best practice Mentoring tecnico su scelte architetturali, qualità del codice, test strategy per LLM e approcci di valutazione Aggiornamento continuo su framework, modelli, approcci agentici e pratiche di AI engineering in ambito industriale Le tue caratteristiche Almeno 3 anni di esperienza nello sviluppo software (preferibilmente Python) in contesti strutturati Ottima conoscenza di Python : packaging, typing, async, design patterns, performance, qualità del codice Esperienza nello sviluppo di servizi/API ( FastAPI o equivalenti), integrazione con sistemi esterni e gestione autenticazione/autorizzazione Conoscenza dei principi base di LLM application development : prompt design, function calling, RAG, embeddings, vector search Esperienza (o resistente esposizione) a framework GenAI come LangGraph (molto apprezzato) e/o LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel Conoscenza di metodologie agentiche e pattern di orchestrazione, ad esempio: ReAct , plan-and-execute, tool-use controllato, grafi di stato / workflow (routing, branching, retries), multi-agent (ruoli, delega, arbitration), human-in-the-loop, gestione memoria (short/long-term), grounding e citazioni Buona base su testing e qualità: pytest , unit/integration test, test su prompt/risposte, regressioni e evaluation automatizzata Familiarità con RESTful API , formati dati (JSON), code review e Git workflow Inglese fluente, scritto e parlato Nice to have Esperienza su Azure OpenAI / OpenAI API , o deployment di modelli open-source (Hugging Face, vLLM, TGI) Conoscenza di vector DB e search: Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch LLMOps / MLOps : osservabilità (tracing), prompt/versioning, dataset di valutazione, metriche (groundedness, faithfulness, toxicity), cost governance Esperienza con container e cloud native (Docker, Kubernetes) e CI/CD Conoscenza di security

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