Ai Engineer

19 set - Bardi
Telema International

Per un nostro Cliente, un'importante società multinazionale operante nel settore IT, in rapida crescita, siamo alla ricerca di un/una
AI Engineer
(Rif. *****)
con esperienza consolidata da inserire nel Team Gen AI, a riporto della Direzione EMEA Gen AI. La risorsa parteciperà alla progettazione, sviluppo e messa in produzione di soluzioni enterprise basate su Intelligenza Artificiale Generativa, LLM e all'orchestrazione di sistemi agentici. Collaborerà a stretto contatto con team multidisciplinari composti da figure tecniche e di prodotto. Dovrà partecipare alla creazione di prodotti scalabili contribuendo in modo dinamico alla creazione di valore, mantenendo affidabili criteri di governance e sicurezza.
Nello specifico si occuperà di:
sviluppare componenti AI per prodotti e piattaforme enterprise, inclusi agenti, pipeline dati non strutturate per applicazioni RAG, servizi di inferenza, orchestrazioni LLM e integrazioni con modelli pre-addestrati o fine-tuned;
implementare logiche applicative in Python (o linguaggi equivalenti), garantendo qualità, scalabilità e manutenibilità del codice;
integrare API AI/ML, servizi cloud AI e modelli custom all'interno di architetture applicative e cloud-native;
co-progettare e co-ottimizzare architetture (Transformers, RNN, training di LLM su dataset estesi);
progettare workflow agentici, strumenti e componenti di knowledge management, collaborando con gli AI Architects e Data Scientists per trasformare prototipi e specifiche tecniche in componenti production-ready;
eseguire attività di testing, debugging, profiling e ottimizzazione delle performance dei componenti AI sviluppati;
collaborare con DevOps/MLOps Engineer supportandone la crescita per integrare i componenti AI nei processi di CI/CD, deployment e monitoraggio in ambienti cloud;
contribuire alla libreria interna di componenti, template, connettori e accelerator AI riutilizzabili;
partecipare a sessioni di planning, refinement e technical review,



contribuendo al miglioramento continuo delle modalità di delivery.
Requisiti:
Il/la candidato/a ideale ha background in Discipline STEM, preferibilmente caratterizzate da Statistica e Matematica; almeno 5 anni di esperienza in AI Engineering, Machine Learning Engineering; competenze di sviluppo algoritmi o soluzioni AI/ML in contesti enterprise o tecnologici; conoscenza di governance e AI Security.
Possiede inoltre:
solida conoscenza di Python e dei principali framework AI/ML;
esperienza con framework per applicazioni GenAI e agentic AI, come LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel o equivalenti;
esperienza con LLM, pipeline RAG, embedding, prompt engineering, model serving o integrazione di modelli generativi;
esperienza nello sviluppo e integrazione di API REST, servizi applicativi AI Cloud (Azure AI, AWS Bedrock, AWS Sagemaker, Google Vertex AI), e architetture distribuite, event-driven architecture e sistemi a microservizi o componenti cloud;
familiarità con containerizzazione, Docker, Kubernetes e pratiche di deployment in ambienti cloud;
conoscenza dei principi MLOps e dei principali strumenti di model lifecycle;
capacità di scrivere codice pulito, testabile, documentato e riutilizzabile;
conoscenza di pratiche di Responsible AI, model evaluation, explainability, sicurezza applicativa e protezione dei dati;
gradite, ma non obbligatorie, certificazioni cloud, AI/ML o software engineering;
buona conoscenza della lingua inglese professionale.
Completano il profilo:
Spiccate capacità di comunicazione, attitudine al self-starting, e capacità di lavorare in team cross funzionali, unite a un atteggiamento dinamico, collaborativo e orientato al risultato. Buona capacità di presentare i risultati del proprio lavoro come speaker davanti a una audience di specialisti e/o non specialisti.
Si offre:
contratto a tempo indeterminato, full time, CCNL Terziario;
un range di RAL indicativo tra i ****** € e i ****** €;
premio legato al raggiungimento degli obiettivi;
ticket restaurant da €8;
welfare
Sede di lavoro: Milano. Possibilità di smart working.
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