Data Scientist
Pubblicato il 12-09-2026 - agap2 Italia in Roma
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 ibrida, 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. Occasione 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.