Sviluppare soluzioni di Artificial Intelligence attraverso la scrittura di codice robusto, scalabile e manutenibile, adottando best practice di sviluppo e favorendo il riuso di componenti e librerie Progettare, implementare e ottimizzare modelli, pipeline e servizi AI, inclusi agenti intelligenti e sistemi conversazionali Gestire il ciclo di vita dei modelli di Machine Learning, dal training e dalla validazione fino al deployment e al monitoraggio in produzione Implementare pipeline MLOps e CI/CD automatizzate, garantendo qualità, affidabilità e tracciabilità dei rilasci Sviluppare e manutenere API, microservizi e connettori per integrare le soluzioni AI con i sistemi aziendali Gestire database relazionali e non relazionali, con focus sui vector database a supporto di applicazioni LLM e architetture RAG Progettare e sviluppare applicazioni basate su Large Language Models (LLM), AI Agent e soluzioni Retrieval-Augmented Generation (RAG) Supportare la scalabilità e l’industrializzazione delle soluzioni AI in produzione, implementando processi di monitoraggio, osservabilità,

versionamento del codice (Git) e gestione di ambienti containerizzati con Docker e Kubernetes Requirements Laurea in Informatica, Ingegneria, Economia, Business Administration, Data Science o discipline affini 2-4 anni di esperienza qualificato preferibilmente maturata in contesti di innovazione digitale, trasformazione tecnologica, consulenza strategica o iniziative legate all’Intelligenza Artificiale. Solida conoscenza di basi di dati, Data Warehouse e piattaforme di gestione dati (Postgre SQL, Big Query, Snowflake) Ottima conoscenza di Python e delle best practice di sviluppo software Esperienza con framework per lo sviluppo di agenti AI (Lang Chain, ADK, Llama Index o equivalenti) Esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni di AI Generativa, RAG e assistenti virtuali basati su LLM Conoscenza delle principali piattaforme cloud (GCP, AWS, Azure) e esperienza nello sviluppo di s

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