17 set - Viterbo
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 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 - 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.
18 set - Chiavari
Acrobatica
18 set - Fonzaso
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18 set - Trento
Car Clinic
18 set - Nola
Demetra Formazione