CYS - Data & Application Engineer - IDG

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Job Description: Leonardo SpA 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.

È questo il ruolo che sta cercando? Se sì, continui a leggere per maggiori dettagli e si ricordi di candidarsi oggi stesso.
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.

Requisiti di studio e seniority

Titolo di studio: Laurea magistrale o PhD in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica o discipline affini Seniority: Junior/Expert.

Conoscenze e competenze tecniche

- Ottima programmazione in Python (design modulare, testing, packaging), uso di Git e code review.
- Esperienza con NLP/LLM e architetture RAG (embeddings, chunking, retrieval, grounding, citazioni).
- Capacità di costruire evaluation framework: metriche automatiche + human‐in‐the‐loop, analisi qualitativa degli errori, definizione di soglie e criteri di accettazione.
- Familiarità con vector search e sistemi di ricerca (OpenSearch/Elasticsearch o equivalenti), BM25, KNN, reranking.
- Conoscenza di FastAPI/REST per integrazione servizi e debugging di flussi end‐to‐end.
- Buone basi di statistica sperimentale (A/B test concettuale, significatività, bias/variance), ottimizzazione e interpretazione risultati.




- Gradita esperienza con stack containerizzato (Docker/Kubernetes) e GPU inference (concetti di latenza, batching, timeouts).

Competenze comportamentali

- Forte orientamento al risultato e capacità di passare dal prototipo al software robusto.
- Attitudine al problem solving su dati/documenti complessi e requisiti stringenti di trasparenza.
- Autonomia nella conduzione di esperimenti, ma anche capacità di lavorare in team cross‐funzionali (AI, backend, cybersecurity, domain expert).
- Comunicazione chiara: capacità di spiegare trade‐off, limiti e incertezze in modo verificabile.

Conoscenze linguistiche

- Inglese almeno B2/C1 (scrittura documentazione tecnica, lettura paper e doc di prodotto).

Competenze informatiche

- Linux, Git, strumenti di CI/CD, strumenti di tracking (Jira/analoghi), contesto notebook e scripting, Ottima conoscenza del linguaggio Python e delle librerie più popolari (numpy, pandas, opencv).
- Esperienza in addestramenti e fine‐tuning di modelli di AI su framework PyTorch/PyTorch Lightining/Hugginface.

Altro

Disponibilità a trasferte occasionali; gradite certificazioni/esperienza su MLOps, osservabilità (logging/metrics), sicurezza applicativa in contesti enterprise/regulated; gradita esperienza con dati e documentazione in ambito difesa/sicurezza.

Coinvolgimento, valorizzazione delle competenze, cura del benessere e della sicurezza delle persone sono i cardini della nostra cultura aziendale. Ci impegniamo ogni giorno a favorire un ambiente di lavoro inclusivo e stimolante, promuovendo attivamente i principi di inclusione, equità e valorizzazione delle diversità.

Cosa offriamo?

Il nostro contratto collettivo del lavoro di riferimento è

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