Senior Data Scientist
Pubblicato il 03-10-2026 - GEMATICA in Frigento
Siamo alla ricerca di un/una AI Engineer con comprovata esperienza in Machine Learning, Deep Learning, AI Generativa e sui Large Language Models (LLMs). La figura sarà impegnata su progetti innovativi inerenti la comprensione del linguaggio naturale fino alla generazione di contenuti e all'automazione avanzata.
Possiede le competenze, l'esperienza e la determinazione necessarie per avere successo in questo ruolo? Lo scopra qui sotto. Le principali attività saranno: Progettazione, sviluppo e implementazione di algoritmi e modelli di Machine Learning e Deep Learning. Sviluppo e implementazione di architetture Agentic AI (Agenti Autonomi) basate su LLM per l'automazione di flussi di lavoro complessi e il problem solving. Lavorare con Large Language Models (LLMs) per applicazioni quali la generazione di testo, la sintesi, la traduzione e la comprensione del linguaggio naturale. Costruzione e ottimizzazione di architetture di AI generativa per risolvere problemi aziendali complessi. Sperimentazioni e ricerche per valutare nuove tecniche e tecnologie AI.
Collaborazione con altri team interni per l'integrazione delle soluzioni AI nei prodotti e servizi aziendali. Aggiornamento e miglioramento dei modelli AI esistenti. Qualifiche/competenze richieste: Laurea Magistrale (o equivalente) in Informatica, Ingegneria Informatica, Intelligenza Artificiale, Data Science, Matematica o Fisica Machine Learning e Deep Learning, con esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) Almeno un framework Deep Learning (es. PyTorch, TensorFlow, o JAX). Esperienza pratica con Large Language Models (LLMs), incluse tecniche di pre-addestramento, fine-tuning (SFT) e ottimizzazione (es. Quantizzazione, Pruning). Agentic AI e MLOps: Framework di Agentic AI (es. LangChain, AutoGen, RAG architectures) per la creazione di sistemi multi-agente e l'integrazione di strumenti esterni (tool calling). MLOps (es. Docker, Kubernetes, MLflow) per la