Lead Ai Engineer

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Lead AI Engineer (GenAI)
Verifichi qui sotto se possiede i requisiti per questa opportunità e, in tal caso, invii la sua candidatura il prima possibile.
Siamo alla ricerca di un/unaLead AI Engineervolto/a a guidare la progettazione e l'evoluzione dei nostri sistemiGenAI, delle soluzioni per i clienti e del tooling interno, dalle architetture RAG e agentiche in cloud fino alserving di modelli open-weight on-premise.
In collaborazione con le competence area di Discovery, la risorsa selezionata contribuirà inoltre allo sviluppo di nuovi prodotti.
Trattandosi di un ruolo di leadership tecnica, la figura competente si occuperà di definire gli standard, assumere le scelte architetturali e guidare lo sviluppo e la crescita del team.
Attività
Definire l'architettura dei sistemi GenAI: scelte make/buy, selezione dei modelli, trade-off cloud vs on-premise in base a vincoli di dati, costi e performance
Guidare tecnicamente i progetti più complessi, dal design alla produzione, garantendo scalabilità e affidabilità
Progettare e gestire il serving self-hosted di LLM open-weight (vLLM)
Definire gli standard di qualità e LLMOps: evaluation, observability, testing, gestione dei costi, versionamento di prompt e modelli
Implementare guardrail e sicurezza: mitigazione di prompt injection, gestione PII, controlli sull'output
Svolgere attività di mentoring a beneficio di profili junior e mid, guidando code review e design review
Operare come interfaccia tecnica verso clienti e stakeholder interni, contribuendo alle decisioni di prodotto e allo scouting tecnologico
Requisiti
Comprovata esperienza (5+ anni) nel settore del software o ML engineering,



di cui almeno 2 anni nello sviluppo e conduzione di sistemi GenAI/LLM in produzione
Solida e dimostrabile esperienza nell'implementazione di sistemi agentici in produzione e nell'ingegnerizzazione di architetture RAG complesse su larga scala (ambienti multi-tenant, elevati volumi di traffico e gestione di dati sensibili)
Approfondita conoscenza tecnica di almeno una piattaforma hyperscaler (AWS, Azure, GCP) e consolidata competenza in soluzioni di deployment ibride o on-premise
Competenza nel serving e nell'ottimizzazione di modelli open-weight (tramite vLLM o framework equivalenti), comprese le logiche di quantizzazione, batching e gestione avanzata delle risorse GPU
Solide basi metodologiche relative ad architetture di sistemi distribuiti, Kubernetes, networking e protocolli di sicurezza informatica
Completa padronanza delle metodologie di evaluation avanzata e dei principali framework di observability/LLMOps (quali Langfuse o LangSmith, xysqume con relative valutazioni automatiche e processi human-in-the-loop)
Consolidata esperienza nel ruolo di leadership tecnica, comprendente attività di mentoring, definizione di standard qualitativi e coordinamento di team di progetto multidisciplinari
Competenza preferenziali
Comprovata esperienza nell'implementazione in contesto di produzione di soluzioni di machine learning classico (computer vision, modelli predittivi) o nell'ambito del data engineering
MLOps avanzato (gestione di Kubeflow e sviluppo di pipeline CI/CD per il ciclo di vita dei modelli)
Esperienza maturata in contesti regolamentati o soggetti a stringenti vincoli di data residency
Contributi attivi a progetti open source, interventi a conferenze di settore o pubblicazioni scientifiche in ambito AI/ML
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