Generative Ai Specialist – Comfyui
Pubblicato il 05-08-2026 - CUSTOMIX in San Lazzaro di Savena
Chi siamo
Customix è un'azienda del Gruppo Applied specializzata nello sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale per il settore Fashion.
Attraverso TAIYLOR , la nostra piattaforma AI-native, aiutiamo i brand a trasformare lo sviluppo prodotto, la produzione di immagini e la creazione di contenuti digitali attraverso workflow basati sulla Generative AI.
Per ampliare il nostro team siamo alla ricerca di un/una Generative AI Specialist con esperienza pratica nello sviluppo di pipeline per la generazione di immagini.
Il ruolo
Entrerai a far parte del team AI e contribuirai allo sviluppo di workflow avanzati per la produzione di immagini tramite Intelligenza Artificiale.
Lavorerai a stretto contatto con il team tecnico per progettare, sviluppare e ottimizzare pipeline scalabili utilizzando ComfyUI .
Le tue responsabilità
Progettare e sviluppare workflow in ComfyUI.
Configurare pipeline locali e tramite API.
Gestire attività di debugging e troubleshooting.
Ottimizzare workflow e processi di AI Image Generation.
Collaborare con il team di sviluppo all'evoluzione della piattaforma.
Testare nuovi modelli e tecnologie di Generative AI.
Must Have
ComfyUI (livello medio-alto)
Per questa posizione è richiesta un'esperienza concreta e consolidata nell'utilizzo di ComfyUI .
In particolare, ricerchiamo candidati con esperienza in:
progettazione, sviluppo e ottimizzazione di workflow complessi;
utilizzo di ComfyUI sia in ambiente locale sia tramite API;
lettura, modifica e gestione dei file JSON dei workflow;
gestione autonoma del debugging, inclusa la risoluzione di:
nodi mancanti;
dipendenze;
errori di tensor mismatch;
incompatibilitàtra modelli.
Nice to Have
Alta priorità
Compositing (livello medio-alto)
Conoscenza di:
Alpha Channel
Blend Modes
Mask Operations
Premultiplication
Segmentazione immagini
Layer Masking
Workflow node-based
Post-produzione 2D (livello medio-alto)
Esperienza in:
Retouching
Masking
Color correction
Image editing
Priorità media
Python (livello base)
Non è richiesto sviluppare software.
È invece importante essere in grado di:
leggere e comprendere codice Python;
valutare criticamente codice, anche generato tramite strumenti di AI;
comprendere il funzionamento di uno script prima della sua esecuzione;
individuare dove e perché si verifica un eventuale errore.
Diffusion Transformer (livello base)
Costituisce un plus la conoscenza operativa dei principali concetti relativi ai modelli DiT, tra cui:
latent space;
processo di denoising;
struttura base del training dei modelli.
Non è richiesto un background accademico, ma la capacità di partecipare a conversazioni tecniche sull'argomento.
Cosa offriamo
RAL indicativa €30.000 – €45.000, commisurata all'esperienza.
Modalità di lavoro ibrida.
Inserimento in un team altamente specializzato nella Generative AI.
Possibilità di lavorare su progetti innovativi applicati al settore Fashion.
Ambiente dinamico, collaborativo e orientato alla sperimentazione.
Percorso di crescita competente.
Formazione continua sulle tecnologie emergenti.
Come candidarsi
Invia:
il tuo CV aggiornato ;
il tuo portfolio oppure uno o più link ai tuoi principali progetti (GitHub, Behance, ArtStation, showreel o altri lavori significativi).
Portfolio
Per questa posizione il portfolio rappresenta un elemento fondamentale del processo di selezione.
Può includere, ad esempio:
workflow sviluppati in ComfyUI;
progetti di AI Image Generation;
immagini realizzate con modelli generativi;
attività di compositing;
progetti di post-produzione;
repository GitHub;
demo tecniche;
showreel o portfolio online.
Le candidature corredate da portfolio saranno valutate con priorità.
Pari opportunità
Customix promuove un ambiente di lavoro inclusivo e valorizza la diversità. La selezione è aperta a tutte le candidature qualificate, indipendentemente da genere, età, origine, orientamento sessuale, identità di genere, disabilità o qualsiasi altra caratteristica tutelata dalla normativa vigente (L. 903/77, L. 125/91 e D.Lgs. 198/2006).