Ai Engineer - Llm Rag

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Per conto di una realtà di consulenza ICT, siamo alla ricerca di un AI Engineer che sarà responsabile dello sviluppo e dell'implementazione di sistemi RAG e tecniche avanzate di feature extraction per analizzare contenuti testuali, audio e video.
La risorsa collaborerà con il team di sviluppatori Back End e Front End , NLP engineers e media analysts per creare soluzioni che migliorino la comprensione e la generazione di informazioni.
La risorsa si occuperà di: Progettare e sviluppare pipeline di agenti AI per RAG , combinando retrieval di informazioni e generazione avanzata con LLM.
Implementare tecniche di feature extraction da immagini, video e audio , utilizzando CNN, Transformers e modelli di audio embedding .
Creare pipeline per ingestion, indexing e retrieval di contenuti multimediali , sfruttando database vettoriali e tecnologie avanzate come FAISS, Pinecone o Weaviate .
Sviluppare e ottimizzare modelli di embedding per contenuti multimediali e testuali , garantendo la scalabilità e la robustezza delle soluzioni.
Migliorare le capacità di ragionamento e contestualizzazione dei modelli LLM tramite fine-tuning, prompt engineering e knowledge distillation.
Ottimizzare l'integrazione di sistemi di retrieval basati su semantic search per rispondere a query in modo più accurato ed efficiente.
Almeno 7 anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni AI con un focus su NLP, multimodal AI o feature extraction .




Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie AI, tra cui Hugging Face, LangChain, PyTorch, TensorFlow .
Esperienza con RAG architectures , database vettoriali e tecniche di semantic search .
Familiarità con tecniche di pre-processing, tokenization e feature engineering su dati multimodali .
Esperienza nell' estrazione di informazioni da media (es. OCR per testi, object detection per immagini, speech-to-text per audio).
Conoscenza di architetture, Transformer-based per NLP e multimodal AI (GPT, BERT, etc.) .
Capacità di lavorare con dataset non strutturati e knowledge graphs per migliorare la qualità delle risposte nei sistemi di AI.
Esperienza con .
NET Core, containerizzazione (Docker, Kubernetes) e deployment.
Esperienza con modelli generativi multimodali e loro applicazione in RAG. Background in Knowledge Graphs e Ontology Learning .
Esperienza con tecnologie Vector Search e RAG su larga scala .
Esperienza nel coordinamento di risorse tecniche e innovazione AI e nuove architetture Sede di lavoro: Roma Nord-Est; Inquadramento: CCNL Metalmecannico Range RAL: ******€ - ******€ Modalità di lavoro: ibrida, con 2 giorni di smart working alla settimana Benefit: Formazione sul lavoro, Crediti per la formazione continua, Possibilità di crescita professionale, Buoni pasto, Viaggi premio / Incentivi aziendali

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