Cys - data & application engineer - idg
Pubblicato il 10-10-2026 - LEONARDO in Roma
Job Description:
Leonardo Sp A è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell'Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l'azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese. All'interno dell'Area Cyber & Security Solutions, stiamo ricercando un/a Data & application engineer per le nostre sedi di Roma e Genova.
Responsabilità
Progettare e sviluppare componenti di RAG/LLM per risposte sintetiche e spiegabili su documenti interni (prompting, tool/function calling se previsto, gestione multi-turn). Definire e implementare metodologie di valutazione (offline/online) per qualità delle risposte:
groundedness (aderenza alle fonti), completezza, coerenza, gestione incertezza e copertura del retrieval.
Creare dataset di test e "golden set" di dominio (domande reali, query complesse, casi ambigui/contraddittori) e automatizzare la generazione di report di performance. Tuning del retrieval ibrido (BM25 + semantic): scelta top‐k, pesi, filtri metadati, dedup/reranking e query rewriting per sigle/gergo tecnico. Sviluppare logiche di planning per query complesse (decomposizione in sotto‐query/DAG) e criteri di stop/iterazione del ciclo retrieve→answer→critique.
Collaborare con team di piattaforma per integrazione con inference backend e garantire requisiti di latenza/streaming (SSE) e robustezza in modalità degraded. Implementare strumenti e pipeline software (Python) per esperimenti riproducibili: tracking configurazioni, versioning prompt/modelli, ablation study, analisi errori e regressioni. Requi