Senior AI Engineer

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ppCRIF, prestigioso ed innovativo 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 bSenior AI Engineer. /b /p pL’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 contesto 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. /p h3La figura si occuperà di: /h3 ul liprogettare, sviluppare e manutenere sistemi di AI e GenAI avanzati, sia in ambito Machine Learning sia LLM‑based /li licontribuire alla definizione e all’evoluzione di architetture production‑grade per modelli ML/LLM e sistemi agentici /li lilavorare su post‑training e valutazione di Large Language Models (es. fine‑tuning supervisionato, reinforcement learning, distillazione) /li lisviluppare e ottimizzare embedding models e soluzioni basate su RAG e vector database /li lipartecipare a progetti complessi con clienti interni ed esterni, collaborando con Data Scientist, Data Engineer, Cloud Engineer e stakeholder di business /li licontribuire a prototipi, acceleratori e nuovi prodotti AI / GenAI, portandoli dalla sperimentazione alla produzione /li lisupportare l’evoluzione delle best practice di MLOps, LLMOps e microservizi /li liLaurea magistrale o PhD in ambiti quantitativi (Statistica,



Matematica Applicata, Informatica, Data Science, Economia Quantitativa o affini) /li li2+ anni di esperienza lavorativa come AI Engineer /li liforte attitudine al problem solving, autonomia operativa e capacità di lavorare in team multidisciplinari /li liottime capacità comunicative e di sintesi, sia tecniche sia di business /li liinteresse costante verso i principali trend e le tecnologie emergenti in ambito AI e Generative AI /li lieccellente padronanza di Python e delle principali librerie ML/DL /li lisolida conoscenza di statistica, machine learning e modellistica predittiva (validazione, inferenza, classificazione, regressione, ecc.) /li liesperienza sui processi di post‑training e valutazione dei LLM (SFT, RL, distillazione) /li liconoscenza approfondita di embedding models (bi‑encoder, cross‑encoder) e delle tecniche di fine‑tuning /li liesperienza con architetture agentiche e protocolli / design pattern per AI Agent /li liutilizzo di synthetic data per test, validazione e valutazione di sistemi AI /li lifamiliarità con vector database (es. Pinecone, Qdrant) e soluzioni RAG /li liesperienza con cloud provider (AWS, GCP o Azure) /li liconoscenza di MLOps e architetture a microservizi /li libuona padronanza della lingua inglese (livello minimo B1/B2) /li /ul h3Nice to Have (requisiti che, se posseduti, sono considerati un plus): /h3 ul liconoscenza dei rischi di sicurezza e affidabilità dell’AI e delle relative strategie di mitigazione /li liesperienza con framework di AI agentica (es. AutoGen, CrewAI, smolagents, …) /li licontributi a progetti Open Source in ambito AI /li liattività di ricerca e pubblicazioni in ambito AI / ML /li /ul /p #J-18808-Ljbffr

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