AI Engineer | Machine Learning
Pubblicato il 12-08-2026 - Altro in Roma
Il
Per candidarsi, è sufficiente leggere la seguente descrizione del lavoro e assicurarsi di allegare i documenti pertinenti.
Gruppo Fire
è una delle principali realtà italiane specializzate nella gestione del credito e investiamo nell'Intelligenza Artificiale per sviluppare applicazioni in grado di migliorare efficienza, automazione e qualità delle soluzioni offerte. Per rafforzare il nostro team siamo alla ricerca di un/una
AI Engineer
capace sia di
progettare ,
sviluppare,
addestrare e ottimizzare modelli ML/DL
che di realizzare
applicazioni software che integrano modelli pre-addestrati, LLM, API AI e sistemi RAG .
La persona selezionata si occuperà di:
Progettare, sviluppare e ottimizzare modelli di
Machine Learning e Deep Learning .
Analizzare dati, costruire pipeline di data processing e supportare attività di data engineering.
Sviluppare applicazioni AI-based che utilizzano modelli pre-addestrati, API di AI generativa e LLM come GPT, Llama o modelli equivalenti.
Implementare soluzioni di
NLP , classificazione, estrazione di informazioni,
ricerca semantica e text processing.
Sviluppare codice Python robusto, testabile, manutenibile e integrabile in sistemi software esistenti.
Collaborare all’integrazione delle soluzioni AI all’interno di applicazioni, API, backend o workflow aziendali.
Monitorare, mantenere e migliorare modelli e software già rilasciati, occupandosi di retraining, bug fixing, refactoring e ottimizzazione.
Collaborare con team tecnici e non tecnici per tradurre esigenze di business in soluzioni AI concrete.
Laurea in Informatica, Ingegneria, Data Science o campo affine, oppure esperienza equivalente.
Madrelingua italiano.
Ottima conoscenza di Python e delle principali pratiche di sviluppo software: testing, refactoring, code review e gestione delle dipendenze.
Esperienza con librerie Python per Machine Learning e Deep Learning, come scikit-learn, PyTorch, TensorFlow o equivalenti.
Buona conoscenza dei principali approcci di Machine