AI Engineer

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Chi siamo
Progettiamo e integriamo sistemi di intelligenza artificiale per grandi aziende, dal machine learning classico alla generative AI fino ai sistemi agentici. Lavoriamo in team di delivery cross-funzionali su progetti cliente e portiamo in produzione componenti AI con requisiti enterprise di sicurezza, governance e scalabilità. Il ruolo Svilupperai componenti di sistemi AI agentici e generativi per clienti enterprise. Tradurrai specifiche architetturali in software di produzione affidabile, sicuro e osservabile. Cosa farai Svilupperai agenti AI, con i relativi prompt, tool e skill, e li integrerai in workflow multi-agente con logiche di orchestrazione, handoff ed error recovery. Costruirai pipeline RAG end-to-end: ingestion, parsing e chunking di contenuti non strutturati, generazione di embedding, integrazione con vector database e componenti di retrieval. Integrerai foundation model e modelli ML classici nelle applicazioni e realizzerai pipeline di fine-tuning, dalla preparazione dei dati al training su domini di business specifici. Implementerai guardrail di input/output, difese contro la prompt injection, componenti di rilevamento e redazione di PII e controlli di accesso a modelli e tool. Realizzerai evaluation harness e strumentazione di logging, tracing e cost tracking per misurare accuratezza, rilevanza e faithfulness dei componenti in produzione. Contesto tecnico Sistema: piattaforme AI enterprise basate su agenti, LLM e modelli ML classici, sviluppate all'interno di progetti cliente. Strumenti principali: Python, almeno un cloud provider,



framework open source per agent orchestration, vector storage, model serving e ML pipeline. Metodi: architetture LLM-driven (RAG, multi-agent), fine-tuning di modelli transformer-based, valutazione su metriche di qualità. Atmosfera operativo: team di delivery con data engineer, ML engineer e application developer, coordinati da lead e principal architect. Vincoli distintivi: requisiti enterprise di sicurezza, auditabilità (versioning, audit log, lineage), osservabilità e scalabilità. Chi cerchiamo Requisiti essenziali Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science o disciplina ingegneristica affine. Esperienza, anche maturata in ambito accademico, nello sviluppo di soluzioni di AI agentica, generativa e di ML classico su almeno un cloud provider. Esperienza nella progettazione e nella messa in produzione di applicazioni basate su LLM e dei relativi pattern architetturali. Sviluppo in Python applicato a machine learning, deep learning e NLP. Requisiti preferenziali Esperienza con framework open source di agent orchestration e con vector database. Familiarità con pipeline di fine-tuning su modelli transformer-based. Esperienza con strumenti di observability e di valutazione per applicazioni LLM. Cosa offriamo Sede: Milano. Modalità di lavoro: [da definire: full on site / full remote / ibrido con numero di giorni in sede e da remoto]. Pacchetto retributivo: RAL 25-45k€ (CCNL Metalmeccanico, livelli C3-B1). Percorso di crescita verso ruoli di lead engineer o architect.

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