Remote Engineer
Pubblicato il 14-09-2026 - Jobtome in Torino
Nell’ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando un Senior AI Specialist - RAG Ingestion & Search. Milano, on-site 5/5 Contratto: Fino a 50.000€ RAL, assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico (livello B3 o Quadro). L'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. La 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. Progettare e gestire pipeline di ingestion per documenti non strutturati, curando acquisizione, parsing, pulizia, normalizzazione, chunking, metadatazione e versioning dei contenuti destinati alla knowledge base. Definire 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. Collaborare 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. Definire 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. Contribuire alla gestione delle criticità relative a grounding, hallucination mitigation, recupero delle fonti, access control e affidabilità delle informazioni esposte dagli agenti conversazionali. Coordinare, ove necessario, fornitori o system integrator esterni coinvolti nella realizzazione di componenti di ingestion, search o knowledge orchestration. Favorire l’adozione di un approccio data-driven e sperimentale, promuovendo test comparativi tra diverse strategie di retrieval, embedding, ranking e orchestrazione. Esperienze pregresse richieste: Esperienza pregressa in ruoli specialistici in ambito Artificial Intelligence, Information Retrieval, Search, Knowledge Management, NLP o Data Engineering. Esperienza concreta nella progettazione o gestione di soluzioni RAG, enterprise search, knowledge base intelligenti o sistemi documentali a supporto di chatbot e agenti conversazionali. Familiarità con pipeline di trattamento documentale, inclusi parsing di PDF/Office/HTML, estrazione testo,
segmentazione contenuti, arricchimento metadati e controllo qualità dei dati. Esperienza nell’utilizzo di motori di ricerca, database vettoriali o piattaforme di retrieval semantico. Esperienza nella collaborazione con team multidisciplinari e nella traduzione di bisogni di business in requisiti funzionali e tecnici. Buona capacità di operare in contesti Agile, ad alta evoluzione tecnologica e con robusto componente sperimentale. Costituisce titolo preferenziale l’esperienza in programmi di trasformazione AI su scala aziendale e nella governance di basi informative enterprise. Conoscenza di architetture RAG e dei principali pattern di retrieval per AI generativa. Esperienza con tecniche di chunking, embedding, metadata design, filtering, ranking e reranking. Conoscenza di motori e framework di ricerca/document retrieval, ad esempio Azure AI Search. Capacità di lavorare con Python e librerie/framework per NLP, orchestration e document processing. Familiarità con strumenti e framework per applicazioni LLM e agentiche. Comprensione dei temi di data governance, sicurezza degli accessi, gestione delle fonti e lifecycle dei contenuti. Esperienza su use case di AI conversazionale enterprise. Esperienza nella gestione di contenuti regolamentati, procedurali o di knowledge base aziendali complesse. Conoscenza di pratiche di evaluation per chatbot e agenti AI. Esperienza con sistemi di osservabilità, logging e analisi delle query utente. Familiarità con approcci human-in-the-loop per validazione e miglioramento continuo della knowledge base.