Generative Ai Engineer
Pubblicato il 31-08-2026 - agap2 Italia in Volpiano
Generative AI Engineer (Middle) - Full Remote
AGAP2
è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica parte del gruppo MoOngy. Presente in 14 paesi europei con oltre 8.500 dipendenti abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società:
AMBIZIONE, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO , il tutto in una realtà giovane ed in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.
Sede di lavoro:
Full Remote (con base di riferimento Italia)
Seniority:
Middle (3-5 anni di esperienza IT, di cui almeno 1-2 in ambito GenAI/NLP)
Il Ruolo
All'interno dei nostri team tecnologici, stiamo cercando un
Generative AI Engineer
di livello Middle da inserire in modalità 100% remota. La figura avrà un ruolo centrale nell'affiancare i nostri partner e clienti nella progettazione, sviluppo e messa in produzione di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale Generativa.
Avrai l'possibilità di lavorare su progetti innovativi, integrando LLM sia commerciali che open-source, progettando architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) e sviluppando agenti autonomi.
Cosa farai
Sviluppo e Integrazione:
Progettare e sviluppare applicazioni backend basate su LLM (es. GPT-4, Claude, Gemini, Llama 3) per risolvere casi d'uso concreti di business per i nostri clienti.
Architetture RAG:
Implementare e ottimizzare pipeline di Retrieval-Augmented Generation, curando l'ingestion dei dati, le strategie di chunking, l'embedding e il retrieval semantico.
Prompt Engineering & Fine-tuning:
Ottimizzare i prompt per garantire output accurati e sicuri. Quando necessario, eseguire il fine-tuning di modelli open-source per task dominio-specifici.
Ingegneria del Software:
Scrivere codice Python pulito, scalabile e testabile, esponendo i modelli e la logica di business tramite API RESTful o FastAPI.
Monitoraggio e LLMOp