AI Python Developer

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Dot Beyond è il recente punto di riferimento nell'innovazione tecnologica che integra e consolida le competenze di un ecosistema di realtà aziendali già leader di settore, per proporre soluzioni e servizi su misura che esplorano le frontiere più promettenti del digitale - dall'intelligenza artificiale al metaverso, dalla cybersecurity al gaming. Con una squadra di oltre 200 professionisti e una presenza in 7 sedi strategiche, l'azienda si propone come partner ideale per Istituzioni Culturali, PMI e grandi aziende, sia in Italia sia all'estero, per affrontare le sfide più complesse della trasformazione digitale.

Il tuo team

I nostri responsabili BU sono alla ricerca di un* "AI Python Developer" da inserire in uno dei gruppi di produzione per accrescere le competenze interne.

Di cosa ti occuperai:

Formazione e Aggiornamento Continuo:

- Ricerca delle ultime evoluzioni nel campo del machine learning e della GenAI, testo e immagini
- Analisi critica e studio di nuovi paper e pubblicazioni scientifiche (e/o relativi repository di codice) per comprendere gli avanzamenti tecnologici e le innovazioni metodologiche, in chiave di concreta applicazione

Preparazione e Gestione dei Dati:

- Implementazione di procedure per il pre-processing e il cleaning dei dataset, garantendo la qualità e la pertinenza dei dati per l'addestramento dei modelli
- Elaborazione e trasformazione dei dati per adattarli alle esigenze specifiche dei modelli

Sviluppo e Testing soluzioni di GenAI:

- Configurazione e utilizzo di modelli GenAI (testo e immagini) per l'implementazione di soluzioni integrate




- Sviluppo soluzioni di "allineamento" e grounding, attraverso Retrieval-Augmented Generation (RAG), fine-tuning, Low-Rank Adaptation (LorA), multi-model pipelines, Agents e Multi Agents, etc.
- Ricerca continua di soluzioni "chiavi-in-mano" per l'ottimizzazione dei flussi di lavoro

Benchmarking e Valutazione delle Prestazioni GenAI / LLM:

- Implementazione di sistemi di benchmarking per valutare la qualità e l'efficacia di LLM, con particolare attenzione alla velocità di inferenza e alla precisione e grounding delle generazioni
- Sviluppo sistemi di automazione del benchmarking e normalizzazione dei risultati

Sviluppo di API:

- Creazione di API robuste e scalabili per il collegamento dei modelli di machine learning a interfacce web e altre applicazioni, facilitando l'accesso e l'utilizzo dei modelli in ambienti di produzione
- Collaborazione con i team di sviluppo frontend e backend web per integrare soluzioni di streaming dei risultati di inferenza e gestione del feedback

Documentazione e Condivisione della Conoscenza:

- Redazione di documentazione di sviluppo (dev log), commento del codice, WIKI per le best practices
- Partecipazione a presentazioni interne,



workshop e sessioni di code review

Collaborazione Interdisciplinare:

- Lavoro a stretto contatto con esperti di dominio, data scientists e altri sviluppatori per tradurre requisiti complessi e obiettivi di business in soluzioni tecniche efficaci
- Contributo attivo a progetti di team, supportando lo sviluppo condiviso e l'innovazione collaborativa.

Requisiti fondamentali (must have)

- Laurea in discipline informatiche (anche in conseguimento)
- 3+ anni di esperienza in programmazione Python
- Esperienza nel lavoro con GIT
- Almeno un anno di esperienza in programmazione con GenAI (langchain, langgraph)
- Conoscenza base della linea di comando Linux
- Capacità di lavorare efficacemente anche da remoto.
- Disponibilità a trasferte di coordinamento presso sedi delle aziende di gruppo sul territorio italiano.

Requisiti preferenziali (nice to have)

- Esperienza lavorativa precedente in ambito machine learning
- Conoscenza dell'inglese
- Esperienza nello sviluppo con librerie e piattaforme ML (meglio se una o più fra PyTorch, TensorFlow, LangChain, Weights & Biases, Stable Diffusion, HuggingFace, etc.)
- Conoscenza di altri linguaggi di programmazione (JavaScript, Rust, C#, etc.)
- Dimestichezza con strumenti GenAI a supporto dello sviluppo (Github CoPilot, Cursor.sh, Repl.it, modelli "coder", etc.).
- Conoscenza base di Docker
- Conoscenza base di cloud operations (almeno uno fra Azure, GCP, AWS, Linode)

Cosa ti offriamo

- La retribuzione sarà commisurata alle reali competenze ed esperienza dimostrata
- Un inquadramento ed un

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