Artificial Intelligence Engineer
AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica parte del gruppo MoOngy.
Presente in 14 paesi europei con oltre * dipendenti abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà giovane ed in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.
Si candidi in fretta: consulti la descrizione completa scorrendo verso il basso per scoprire tutti i requisiti di questo ruolo.
Obiettivo del Ruolo Siamo alla ricerca di un AI Engineer responsabile della progettazione, dello sviluppo e dell'implementazione di modelli di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, contribuendo direttamente all'evoluzione dei nostri prodotti digitali e dei servizi educativi.
L'obiettivo principale sarà creare soluzioni intelligenti (come sistemi di adaptive learning e tutoring automatico) per migliorare l'esperienza utente e ottimizzare i risultati accademici.
Responsabilità Chiave (Key Responsibilities) Sviluppo Modelli : Progettare, sviluppare e implementare modelli di AI e Machine Learning a supporto dei prodotti digitali e dei servizi educativi del gruppo.
Soluzioni EdTech : Creare soluzioni avanzate basate su NLP, sistemi di raccomandazione (recommendation systems) e automazione dei processi didattici.
Integrazione & Collaborazione : Lavorare a stretto contatto con i team di Prodotto, Data e IT per integrare i modelli AI all'interno delle piattaforme aziendali esistenti.
Data Analysis : Analizzare grandi volumi di dati per estrarre insight strategici utili a migliorare l'esperienza degli studenti e i risultati accademici.
MLOps :
Ottimizzare, scalare e monitorare costantemente le performance dei modelli in contesto di produzione.
Qualità & Sicurezza : Garantire i massimi standard di qualità, scalabilità e sicurezza delle soluzioni software e dei modelli sviluppati.
Strategia AI : Supportare attivamente la definizione e lo sviluppo di nuovi use case AI in ambito education (es. adaptive learning, tutoring intelligente, predictive analytics).
Competenze e Qualifiche Richieste (Required Qualification) Esperienza : Solida esperienza pregressa nello sviluppo e deployment di modelli di Machine Learning e Deep Learning.
Linguaggi & Framework : Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie ed ecosistemi di data science (es. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ).
NLP & GenAI : Esperienza pratica con tecniche di Natural Language Processing e/o modelli generativi ( LLM ).
Cloud & MLOps : Familiarità operativa con ambienti cloud (preferibilmente AWS ) e con i relativi strumenti di MLOps.
Data Management : Buona conoscenza di database relazionali e non relazionali ( SQL, NoSQL ) e di strumenti per il data processing (es. Spark ).
API Integration : Comprovata esperienza nell'integrazione e consumo di API e servizi AI.
Metodologia : Capacità di lavorare efficacemente in team multidisciplinari seguendo metodologie agili ( Agile/Scrum ).
Competenze Desiderate (Nice to Have)
Esperienza pregressa nel settore EdTech o in contesti legati alla formazione digitale.
Conoscenza approfondita di sistemi di raccomandazione e algoritmi di adaptive learning .
Familiarità con architetture avanzate basate su LLM ( RAG, fine-tuning, prompt engineering avanzato ).
Esperienza con strumenti di orchestrazione dei flussi di dati (es. Airflow, Kubeflow ).
Conoscenza di containerizzazione e deployment su larga scala ( Docker, Kubernetes ).
Esperienza con pipeline di dati in tempo reale e architetture di streaming (es. Kafka o simili).
Competenze base di Data Visualization per la reportistica (es. Power BI, Tableau ).
Sensibilità e conoscenza dei principi di AI ethics , data privacy e conformità normativa ( GDPR ).
Contributi attivi a progetti open-source o pubblicazioni scientifiche in ambito AI.
Cosa offriamo?
La retribuzione per questo ruolo è compresa tra ** € ** €.
La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio e Terziario applicato dalla nostra società.
Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri.
In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna Sono inoltre prevesti: Collaborazioni in P.IVA; Buoni pasto giornalieri; Strumenti di formazione sia per le hard che soft skill; Follow-up costanti con il team HR e con il proprio Business Manager; Un piano di crescita professionale in un ambiente dinamico e stimolante.
The world needs you AGAP2 è un equal opportunities employer: crediamo che tutte le for
Presente in 14 paesi europei con oltre * dipendenti abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà giovane ed in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.
Si candidi in fretta: consulti la descrizione completa scorrendo verso il basso per scoprire tutti i requisiti di questo ruolo.
Obiettivo del Ruolo Siamo alla ricerca di un AI Engineer responsabile della progettazione, dello sviluppo e dell'implementazione di modelli di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, contribuendo direttamente all'evoluzione dei nostri prodotti digitali e dei servizi educativi.
L'obiettivo principale sarà creare soluzioni intelligenti (come sistemi di adaptive learning e tutoring automatico) per migliorare l'esperienza utente e ottimizzare i risultati accademici.
Responsabilità Chiave (Key Responsibilities) Sviluppo Modelli : Progettare, sviluppare e implementare modelli di AI e Machine Learning a supporto dei prodotti digitali e dei servizi educativi del gruppo.
Soluzioni EdTech : Creare soluzioni avanzate basate su NLP, sistemi di raccomandazione (recommendation systems) e automazione dei processi didattici.
Integrazione & Collaborazione : Lavorare a stretto contatto con i team di Prodotto, Data e IT per integrare i modelli AI all'interno delle piattaforme aziendali esistenti.
Data Analysis : Analizzare grandi volumi di dati per estrarre insight strategici utili a migliorare l'esperienza degli studenti e i risultati accademici.
MLOps :
Ottimizzare, scalare e monitorare costantemente le performance dei modelli in contesto di produzione.
Qualità & Sicurezza : Garantire i massimi standard di qualità, scalabilità e sicurezza delle soluzioni software e dei modelli sviluppati.
Strategia AI : Supportare attivamente la definizione e lo sviluppo di nuovi use case AI in ambito education (es. adaptive learning, tutoring intelligente, predictive analytics).
Competenze e Qualifiche Richieste (Required Qualification) Esperienza : Solida esperienza pregressa nello sviluppo e deployment di modelli di Machine Learning e Deep Learning.
Linguaggi & Framework : Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie ed ecosistemi di data science (es. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ).
NLP & GenAI : Esperienza pratica con tecniche di Natural Language Processing e/o modelli generativi ( LLM ).
Cloud & MLOps : Familiarità operativa con ambienti cloud (preferibilmente AWS ) e con i relativi strumenti di MLOps.
Data Management : Buona conoscenza di database relazionali e non relazionali ( SQL, NoSQL ) e di strumenti per il data processing (es. Spark ).
API Integration : Comprovata esperienza nell'integrazione e consumo di API e servizi AI.
Metodologia : Capacità di lavorare efficacemente in team multidisciplinari seguendo metodologie agili ( Agile/Scrum ).
Competenze Desiderate (Nice to Have)
Esperienza pregressa nel settore EdTech o in contesti legati alla formazione digitale.
Conoscenza approfondita di sistemi di raccomandazione e algoritmi di adaptive learning .
Familiarità con architetture avanzate basate su LLM ( RAG, fine-tuning, prompt engineering avanzato ).
Esperienza con strumenti di orchestrazione dei flussi di dati (es. Airflow, Kubeflow ).
Conoscenza di containerizzazione e deployment su larga scala ( Docker, Kubernetes ).
Esperienza con pipeline di dati in tempo reale e architetture di streaming (es. Kafka o simili).
Competenze base di Data Visualization per la reportistica (es. Power BI, Tableau ).
Sensibilità e conoscenza dei principi di AI ethics , data privacy e conformità normativa ( GDPR ).
Contributi attivi a progetti open-source o pubblicazioni scientifiche in ambito AI.
Cosa offriamo?
La retribuzione per questo ruolo è compresa tra ** € ** €.
La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio e Terziario applicato dalla nostra società.
Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri.
In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna Sono inoltre prevesti: Collaborazioni in P.IVA; Buoni pasto giornalieri; Strumenti di formazione sia per le hard che soft skill; Follow-up costanti con il team HR e con il proprio Business Manager; Un piano di crescita professionale in un ambiente dinamico e stimolante.
The world needs you AGAP2 è un equal opportunities employer: crediamo che tutte le for