Junior AI Developer
Pubblicato il 23-08-2026 - PwC Italy in Turbigo
Trasforma le tue aspirazioni professionali in una storia di successo, entra in PwC come Junior AI Developer.
Entrerainel nostro team Digital Innovation - AI Center of Excellence : un contesto dove si impara sul campo, con mentorship e formazione continua, lavorando su prodotti e piattaforme basati su AI generativa.
Operiamo in un ambiente multicloud (prevalentemente GCP , con progettualità anche su Azure ) e con opportunità su iniziative interne , con clienti italiani di tutti i settori / industry e su progetti in collaborazione con il Network PwC (il leader dell’AI CoE è a capo della Factory Global di PwC con più di 50 paesi coinvolti).
Lavorerai in team con profili senior e ti occuperai di costruire componenti, prototipi e funzionalità che diventano soluzioni reali: dall’implementazione di servizi e pipeline, fino all’integrazione con interfacce e processi aziendali.
Non serve arrivare “già esperti su tutto”: conta avere basi solide, mindset da builder e voglia di crescere.
Avrai l’opportunità di:
-Costruire applicazioniAgenticAI : agenti autonomi per task execution ,
decision - making e workflow multi - step, con orchestrazione, tool - use, memorie, retrieval e guardrail.
-Lavorare con coding agents (Continue, Claude Code, Codex ): integrazione di assistenti open - source e soluzioni LLM - powered nell’ecosistema aziendale (es. MCP server, automazioni per sviluppo, test e documentazione).
-Sviluppare prodotti basati su framework agentici (A2A, A2UI) e nuovi paradigmi di interazione: esperienze che uniscono agenti, UI dinamiche e collaborazione real - time.
-Contribuire alla piattaforma proprietaria di PwC che copre l’intero stack :
Open Source Intelligence con scraping AI e pipeline di arricchimento dati
Generazione immagini (es. fashion) con modelli open - source finetunati e modelli SOTA
Generazione audio/musica con modelli dedicati
Generazione video con ottimizzazione, quantizzazione e tecniche tipo LoRA per deployment snello
-Progettare e ottimizzare RAG