Ai Engineer

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Siamo alla ricerca di un/una AI Engineer che possieda una comprovata esperienza nello sviluppo di applicazioni LLM in produzione .
La risorsa selezionata si occuperà della realizzazione di soluzioni Gen AI per la nostra committenza e dello sviluppo di tooling interno, garantendo un ownership end-to-end , dalla fase di progettazione fino al deployment.
Inoltre, collaborando in stretta sinergia con il team di Discovery, potrà offrire il proprio contributo all'ideazione e allo sviluppo di nuovi prodotti.
Attività Progettare e sviluppare applicazioni Gen AI end-to-end (RAG, agenti, function calling), con relativa conduzione in produzione Gestire in autonomia (ownership) le feature: design tecnico, implementazione, deployment in ambienti cloud o on-premise e monitoraggio Ottimizzare qualità, costi e latenza: selezione e confronto dei modelli, caching e ottimizzazione di retrieval e prompt Sviluppare pipeline di valutazione automatica per la misurazione della qualità degli output (accuratezza, hallucination, groundedness) Integrare le soluzioni AI con i sistemi dati interni e della committenza Supportare la crescita competente dei colleghi junior mediante attività di pairing e code review Requisiti Comprovata esperienza professionale, stimata tra i 2 e i 5 anni, nell'ambito dello sviluppo software o del Machine Learning Engineering, con almeno un anno dedicato specificamente ad applicazioni basate su LLM in contesti di produzione Esperienza consolidata nell'implementazione di soluzioni RAG end-to-end,



con particolare riferimento alle metodologie di chunking, embedding, retrieval ibrido e re-ranking Competenza nell'utilizzo in ambiente di produzione di almeno un database vettoriale (quali Milvus, pgvector, Qdrant o analoghi) Solide competenze nell'impiego del linguaggio Python, del framework Fast API (o strumenti equivalenti) e nello sviluppo di architetture orientate ai microservizi Padronanza di Docker e comprovata capacità di deployment su piattaforme cloud dei principali hyperscaler (AWS, Azure o GCP) Esperienza pregressa nell'adozione di framework agentici (come Lang Graph o similari) o nella progettazione di sistemi di function e tool calling Approfondita conoscenza delle metodologie di evaluation e degli strumenti di observability dedicati ai Large Language Models (inclusi Langfuse, Lang Smith, Ragas o applicativi equivalenti) Competenza preferenziali Comprovata esperienza nello sviluppo e nella gestione di progetti afferenti al machine learning classico (quali computer vision e modelli predittivi) o all'ambito del data engineering Conoscenza delle metodologie fondamentali di MLOps, con particolare riferimento ai processi di CI/CD applicati ai modelli e alla strutturazione di pipeline di training e serving Competenza nell'implementazione di soluzioni di serving self-hosted per Large Language Models (LLM), mediante l'utilizzo di strumenti quali v LLM e Ollama, in contesti infrastrutturali on-premise Padronanza nell'utilizzo della piattaforma Kubernetes per l'orchestrazione dei container #J-*****-Ljbffr

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