16 set - Milano
Yottacle
Questa posizione è in Yottacle
Riassunto dell'opportunità da parte della Joinrs AI:
Yottacle cerca un AI Engineer con esperienza su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e architetture agenti. La figura opererà nel team R&D; collaborando con uno spinoff dell'Università di Harvard, sviluppando soluzioni software scalabili basate su tecnologie all’avanguardia. Sono previsti smart working esteso, un ambiente internazionale e opportunità di crescita professionale.
Il processo di selezione sarà interamente gestito da Yottacle.
Profilo della posizione
Yottacle è alla ricerca di un AI Engineer con solide competenze nello sviluppo di sistemi basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e architetture ad agenti. La risorsa sarà inserita nel team R&D; e lavorerà a stretto contatto con uno spinoff dell'Università di Harvard, contribuendo al trasferimento tecnologico di metodologie di frontiera in soluzioni software scalabili. Il candidato ideale possiede un approccio analitico e una profonda familiarità con i moderni framework di orchestrazione e sviluppo per l'IA generativa.
Responsabilità principali
- Sviluppo di AI Agents: Progettazione e implementazione di sistemi multi-agente per l'automazione di processi decisionali complessi.
- Integrazione LLM: Selezione, ottimizzazione e deployment di modelli (OpenAI, Anthropic, Google, e open source) in ambienti di produzione.
- RAG & Data Orchestration: Sviluppo di pipeline di Retrieval-Augmented Generation avanzate per l'estrazione di conoscenza da basi dati eterogenee.
- Collaborazione Scientifica: Ricerca e implementazione di algoritmi sperimentali e architetture innovative.
Requisiti Tecnici (Must-have)
Si richiede una comprovata esperienza nell'utilizzo dei seguenti strumenti e metodologie:
- Framework di Orchestrazione: Eccellente padronanza di LangChain e/o LlamaIndex per la costruzione di catene di ragionamento e gestione del contesto.
- Linguaggi: Conoscenza avanzata di Python e dei principali design pattern per lo sviluppo software.
- Vector Databases: Esperienza operativa con database vettoriali (es. Pinecone, Weaviate, Milvus o Chroma).
- MLOps: Familiarità con le pratiche di deployment e monitoraggio di modelli AI (Docker, sistemi cloud, tracking delle performance).
Requisiti Preferenziali
- Esperienza nello sviluppo di framework agentici (es. CrewAI, AutoGen).
- Pubblicazioni scientifiche o contributi a progetti Open Source in ambito NLP/GenAI.
- Competenze nel fine-tuning di modelli open-weights (PEFT, LoRA).
Cosa offriamo
- Contesto Internazionale: Partecipazione a progetti di ricerca di alto profilo in collaborazione con l'ecosistema accademico statunitense.
- Stack Tecnologico d'Avanguardia: Accesso a risorse di calcolo e modelli in anteprima.
- Crescita Professionale: Atmosfera orientato all'aggiornamento costante e alla sperimentazione di nuove metodologie.
- Flessibilità: Modello di lavoro orientato ai risultati con opzioni di smart working esteso.
Modalità di candidatura
I candidati interessati possono inviare il proprio CV aggiornato e un eventuale portfolio di progetti (GitHub).
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La ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L. 903/77).
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