Senior AI Engineer

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CRIF, prestigioso ed creativo Gruppo internazionale specializzato in soluzioni informative, modelli decisionali, outsourcing, software e servizi consulenziali per supportare banche, società finanziarie, assicurazioni, utilities e imprese in ogni fase della relazione con il cliente ricerca una figura di Senior AI Engineer.

Di seguito, troverà un'analisi completa di tutti i requisiti per i potenziali candidati e le istruzioni su come candidarsi. In bocca al lupo!

L’area “Innovation Drive”, in cui sarà inserita la risorsa, è il Centro di Eccellenza di CRIF che combina le migliori competenze di Data Science, GenAI e Data Engineering. Siamo un gruppo eclettico ed in rapida crescita, composto da giovani che collaborano in un ambiente internazionale sereno, fortemente orientato all’innovazione e attento alla crescita delle persone che vi lavorano, con il giusto mix di interazione fisica e collaborazione da remoto.

La figura si occuperà di:

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- progettare, sviluppare e manutenere sistemi di AI e GenAI avanzati, sia in ambito Machine Learning sia LLM‑based

- contribuire alla definizione e all’evoluzione di architetture production‑grade per modelli ML/LLM e sistemi agentici

- lavorare su post‑training e valutazione di Large Language Models (es. fine‑tuning supervisionato, reinforcement learning, distillazione)

- sviluppare e ottimizzare embedding models e soluzioni basate su RAG e vector database

- partecipare a progetti complessi con clienti interni ed esterni, collaborando con Data Scientist, Data Engineer, Cloud Engineer e stakeholder di business

- contribuire a prototipi, acceleratori e nuovi prodotti AI / GenAI, portandoli dalla sperimentazione alla produzione

- supportare l’evoluzione delle best practice di MLOps,



LLMOps e microservizi

- Laurea magistrale o PhD in ambiti quantitativi (Statistica, Matematica Applicata, Informatica, Data Science, Economia Quantitativa o affini)

- 2+ anni di esperienza lavorativa come AI Engineer

- forte attitudine al problem solving, autonomia operativa e capacità di lavorare in team multidisciplinari

- ottime capacità comunicative e di sintesi, sia tecniche sia di business

- interesse costante verso i principali trend e le tecnologie emergenti in ambito AI e Generative AI

- eccellente padronanza di Python e delle principali librerie ML/DL

- solida conoscenza di statistica, machine learning e modellistica predittiva (validazione, inferenza, classificazione, regressione, ecc.)

- esperienza sui processi di post‑training e valutazione dei LLM (SFT, RL, distillazione)

- conoscenza approfondita di embedding models (bi‑encoder, cross‑encoder) e delle tecniche di fine‑tuning

- esperienza xysqume con architetture agentiche e protocolli / design pattern per AI Agent

- utilizzo di synthetic data per test, validazione e valutazione di sistemi AI

- familiarità con vector database (es. Pinecone, Qdrant) e soluzioni RAG

- esperienza con cloud provider (AWS, GCP o Azure)

- conoscenza di MLOps e architetture a microservizi

- buona padronanza della lingua inglese (livello minimo B1/B2)

Nice to Have (requisiti che, se posseduti, sono considerati un plus):

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- conoscenza dei rischi di sicurezza e affidabilità dell’AI e delle relative strategie di mitigazione

- esperienza con framework di AI agentica (es. AutoGen, CrewAI, smolagents, …)

- contributi a progetti Open Source in ambito AI

- attività di ricerca e pubblicazioni in ambito AI / ML

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