AI Engineer_Senior

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ppSe cerchi un percorso di crescita in un contesto internazionale dove le tue idee contano davvero, sei nel posto giusto. In EY puoi dare forma alla tua carriera e contribuire a costruire un mondo del lavoro migliore, insieme a chi lo sta già trasformando ogni giorno. /ppLo abbiamo chiesto a chi ci lavora già! Questi i fattori più influenti: /pullibInvestimento sulle competenze del futuro /b: fin dal primo giorno, eventi, strumenti e corsi sull’Intelligenza Artificiale, disponibili per tutti; /lilibFormazione continua /b: oltre 50 ore di corsi tecnici e manageriali all’anno previsti per ciascuna persona; /lilibSviluppo e progressione di carriera /b: solo negli ultimi 12 mesi, oltre la metà delle persone di EY si è vista riconoscere un avanzamento di carriera; /lilibMobilità e possibilità internazionali /b, compresa la possibilità di lavorare in smart working dall’estero fino a 20 giorni senza essere in trasferta; /lilibLavoro ibrido /b senza giornate prestabilite centralmente. /liliUn bnetwork internazionale /b su cui poter contare. /li /ulh3Scopri nel concreto che cosa fa un/una AI Engineer /h3h3Descrizione del lavoro /h3pL’AI Engineer (Senior) contribuisce allo sviluppo, integrazione e industrializzazione di componenti AI all’interno dei prodotti AI+ Factory, trasformando specifiche architetturali e requisiti di prodotto in soluzioni tecniche robuste, scalabili e manutenibili. /ppIl ruolo lavora a stretto contatto con AI Architect, AI Data Scientist, FullStack Developer, DevOps/MLOps Engineer e Product Manager, contribuendo alla realizzazione di agenti AI, pipeline RAG, integrazioni con modelli LLM, servizi di inferenza e componenti applicative basate su intelligenza artificiale. /ph3Responsabilità /h3ulliSviluppare componenti AI per prodotti e piattaforme enterprise, inclusi agenti, pipeline RAG, servizi di inferenza, orchestrazioni LLM e integrazioni con modelli pre-addestrati o fine-tuned. /liliImplementare logiche applicative in Python, TypeScript o linguaggi equivalenti, garantendo qualità,



scalabilità e manutenibilità del codice. /liliIntegrare API AI/ML, servizi cloud AI e modelli custom all’interno di architetture applicative e cloud-native. /liliCollaborare con AI Architect e AI Data Scientist per trasformare modelli, prototipi e specifiche tecniche in componenti production-ready. /li /ulh3Engineering, testing e qualità del software /h3ulliPartecipare alla progettazione tecnica dei moduli AI, contribuendo alla definizione di pattern implementativi, interfacce, API e logiche di integrazione. /liliEseguire attività di testing, debugging, profiling e ottimizzazione delle performance dei componenti AI sviluppati. /liliApplicare pratiche di software engineering, code review, versioning, documentazione tecnica e automazione dei test. /liliGarantire che le soluzioni sviluppate siano coerenti con gli standard in termini di sicurezza, affidabilità, riusabilità e compliance. /li /ulh3MLOps, deployment e industrializzazione /h3ulliCollaborare con DevOps/MLOps Engineer per integrare i componenti AI nei processi di CI/CD, deployment e monitoraggio in ambienti cloud. /liliContribuire alla gestione del ciclo di vita dei modelli, incluse attività di versioning, packaging, configurazione, rilascio e monitoraggio operativo. /liliSupportare l’industrializzazione di prototipi AI, acceleratori e asset riutilizzabili, portandoli da proof-of-concept a componenti stabili e documentati. /liliContribuire alla libreria interna di componenti, template, connettori e accelerator AI della Factory.



/li /ulh3Collaborazione cross-funzionale e supporto tecnico /h3ulliLavorare in team multidisciplinari con Product Manager, FullStack Developer, UI/UX Engineer, Data Engineer, AI Data Scientist e AI Architect. /liliSupportare la traduzione dei requisiti di prodotto in soluzioni tecniche implementabili, evidenziando vincoli, dipendenze e rischi tecnici. /liliFornire supporto tecnico a figure più junior, condividendo best practice e contribuendo alla crescita delle competenze del team. /liliPartecipare a sessioni di planning, refinement, technical review e retrospettive, contribuendo al miglioramento continuo delle modalità di delivery. /lili3-5 anni di esperienza in AI engineering, machine learning engineering, software engineering o sviluppo di soluzioni AI/ML in contesti enterprise o tecnologici. /liliSolida conoscenza di Python e dei principali framework AI/ML, come PyTorch, TensorFlow, scikit-learn o equivalenti. /liliEsperienza con LLM, pipeline RAG, embeddings, prompt engineering, model serving o integrazione di modelli generativi. /liliEsperienza nello sviluppo e integrazione di API REST, servizi applicativi, microservizi o componenti cloud-native. /liliFamiliarità con containerizzazione, Docker, Kubernetes e pratiche di deployment in ambienti cloud. /liliConoscenza dei principi MLOps e dei principali strumenti di model lifecycle management, experiment tracking o model monitoring. /liliCapacità di scrivere codice pulito, testabile, documentato e riutilizzabile. /liliCapacità di lavorare in team Agile e cross-funzionali, interagendo con figure tecniche e di prodotto. /liliBuona conoscenza della lingua inglese. /li /ulh3Competenze preferenziali /h3ulliEsperienza con framework e strumenti per applicazioni GenAI e agentic AI, come LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o equivalenti. /liliEsperienza con servizi AI cloud, come Azure AI, AWS Bedrock, AWS SageMaker, Google Vertex AI o piattaforme equivalenti. /liliFamiliarità con vector database e tecnologie di retrieval, come Pinecone, Weaviate, FAISS, pgvector o equivalenti /li /ul /p #J-18808-Ljbffr

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