Artificial Intelligence Engineer

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pNell’ottica del potenziamento della nostra divisione strongDWIT - Business Line dedicata all#39;IT Consulting di eGlue /strong – stiamo ricercando un strongSenior AI Specialist - RAG Ingestion Search. /strong /ppbr / /ppstrongSede di Lavoro: /strong Milano, on-site 5/5 /ppstrongContratto: /strong Fino a 50.000€ RAL, assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico (livello B3 o Quadro). L#39;offerta include variabile a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare. /ppbr / /ppstrongObiettivi della posizione /strong /ppLa figura ha l’obiettivo di progettare, sviluppare, governare ed evolvere i processi di alimentazione, organizzazione, indicizzazione e interrogazione della knowledge base a supporto di agenti AI e soluzioni di AI conversazionale. Il ruolo è pensato come punto di raccordo tra esigenze di business, knowledge management, data/AI engineering e sviluppo applicativo, contribuendo al miglioramento continuo delle performance di retrieval, della qualità delle risposte generate e della governance complessiva della knowledge base. /ppbr / /ppstrongDettaglio delle attività: /strong /pulliProgettare e gestire pipeline di ingestion per documenti non strutturati, curando acquisizione, parsing, pulizia, normalizzazione, chunking, metadatazione e versioning dei contenuti destinati alla knowledge base. /liliDefinire e ottimizzare le logiche di indicizzazione e retrieval per sistemi RAG, selezionando strategie di ricerca keyword, semantica, ibrida e reranking in funzione dei diversi casi d’uso conversazionali. /liliPresidiare la qualità della knowledge base, assicurando coerenza, aggiornamento, deduplicazione, tracciabilità delle fonti e corretta organizzazione tassonomica dei contenuti. /liliCollaborare con AI Engineer, Data Scientist, Developer e stakeholder di business per tradurre esigenze informative e operative in architetture di ricerca efficaci per agenti AI, chatbot e assistenti virtuali.



/liliMonitorare e migliorare le performance dei sistemi di search e retrieval attraverso metriche dedicate, analisi dei log, valutazioni di rilevanza, copertura informativa e qualità delle risposte. /liliDefinire standard, linee guida e best practice per la gestione documentale e la preparazione dei contenuti destinati a knowledge base utilizzate da sistemi di AI generativa. /liliSupportare la progettazione di workflow di aggiornamento continuo della base di conoscenza, inclusi processi di validazione, pubblicazione, archiviazione e dismissione dei contenuti obsoleti. /liliContribuire alla gestione delle criticità relative a grounding, hallucination mitigation, recupero delle fonti, access control e affidabilità delle informazioni esposte dagli agenti conversazionali. /liliCoordinare, ove necessario, fornitori o system integrator esterni coinvolti nella realizzazione di componenti di ingestion, search o knowledge orchestration. /liliFavorire l’adozione di un approccio data-driven e sperimentale, promuovendo test comparativi tra diverse strategie di retrieval, embedding, ranking e orchestrazione. /li /ulpbr / /ppstrongEsperienze pregresse richieste: /strong /pulliEsperienza pregressa in ruoli specialistici in ambito Artificial Intelligence, Information Retrieval, Search, Knowledge Management, NLP o Data Engineering. /liliEsperienza concreta nella progettazione o gestione di soluzioni RAG, enterprise search, knowledge base intelligenti o sistemi documentali a supporto di chatbot e agenti conversazionali. /liliFamiliarità con pipeline di trattamento documentale, inclusi parsing di PDF/Office/HTML, estrazione testo, segmentazione contenuti, arricchimento metadati e controllo qualità dei dati. /liliEsperienza nell’utilizzo di motori di ricerca,



database vettoriali o piattaforme di retrieval semantico. /liliConoscenza delle problematiche tipiche dei sistemi conversazionali basati su knowledge base: rilevanza dei risultati, copertura, aggiornamento, citabilità delle fonti, ambiguità documentale e gestione del contesto. /liliEsperienza nella collaborazione con team multidisciplinari e nella traduzione di bisogni di business in requisiti funzionali e tecnici. /liliBuona capacità di operare in contesti Agile, ad alta evoluzione tecnologica e con resistente componente sperimentale. /liliCostituisce titolo preferenziale l’esperienza in programmi di trasformazione AI su scala aziendale e nella governance di basi informative enterprise. /li /ulpbr / /ppstrongCosa portare con sé: /strong /pulliConoscenza di architetture RAG e dei principali pattern di retrieval per AI generativa. /liliEsperienza con tecniche di chunking, embedding, metadata design, filtering, ranking e reranking. /liliConoscenza di motori e framework di ricerca/document retrieval, ad esempio Azure AI Search. /liliCapacità di lavorare con Python e librerie/framework per NLP, orchestration e document processing. /liliFamiliarità con strumenti e framework per applicazioni LLM e agentiche. /liliConoscenza di modelli di valutazione della qualità del retrieval e della risposta generata. /liliCapacità di definire tassonomie, ontologie leggere, schemi metadato e criteri di classificazione documentale. /liliComprensione dei temi di data governance, sicurezza degli accessi, gestione delle fonti e lifecycle dei contenuti. /li /ulpbr / /ppstrong Costituiranno requisito preferenziale: /strong /pulliEsperienza su use case di AI conversazionale enterprise. /liliEsperienza nella gestione di contenuti regolamentati, procedurali o di knowledge base aziendali complesse. /liliConoscenza di pratiche di evaluation per chatbot e agenti AI. /liliEsperienza con sistemi di osservabilità, logging e analisi delle query utente. /liliFamiliarità con approcci human-in-the-loop per validazione e miglioramento continuo della knowledge base. /li /ul

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