10 set - Roma
agap2 Italia
? ? Il tuo ruolo
- Entrerai a far parte di un progetto di lunga durata in ambito finance.
- Ti occuperai della progettazione e della manutenzione di sistemi di Knowledge collegati tramite connettori AI.
- Collaborerai allo sviluppo di soluzioni basate su Large Language Models, sistemi RAG e architetture agentiche.
- Opererai in modalità mista, con una presenza media di 3 giorni a settimana presso la sede di Roma.
?️ Le tue mansioni
- Progettare e manutenere sistemi di Knowledge integrati tramite connettori AI.
- Sviluppare soluzioni basate su LLM, RAG, GraphRAG e Agentic RAG.
- Utilizzare LangGraph, LangChain, MCP e Vector Database.
- Integrare e configurare AI Tools all’interno dei flussi applicativi.
- Collaborare all’analisi dei requisiti e alla definizione delle architetture tecniche.
- Supportare le attività di test, verifica e manutenzione delle soluzioni sviluppate.
- Contribuire all’evoluzione di sistemi AI per applicazioni enterprise.
✅ Requisiti
- Esperienza compresa indicativamente tra 2 e 5 anni in ruoli di Data Scientist, AI Engineer o similari.
- Conoscenza di LLM, RAG, GraphRAG e Agentic RAG.
- Esperienza con LangGraph, LangChain e MCP.
- Capacità di progettare e manutenere sistemi di Knowledge collegati tramite connettori AI.
- Buona capacità di analisi, autonomia e collaborazione in team progettuali.
⭐ Costituiscono un plus
- Conoscenza di Docker.
- Esperienza con MongoDB e PostgreSQL.
- Conoscenza di RabbitMQ.
- Esperienza con framework Python quali FastAPI e Flask.
? Cosa offriamo
- Contratto a tempo indeterminato
- Modalità di lavoro ibrida, con presenza media di 3 giorni a settimana presso la sede di Roma.
- Tariffa definita in base all’esperienza e alla seniority del candidato.
- Opportunità di lavorare su sistemi AI e tecnologie per la gestione della Knowledge.
La retribuzione per questo ruolo è compresa tra € 30.000 e € 38.000.
La posizione è inquadrata nell’ambito del CCNL Commercio e Terziario applicato dalla nostra società.
Il posizionamento all’interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche,
all’esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri.
In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna.
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