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di cui almeno 2 su LLM/agenti AI in produzione Esperienza concreta con sistemi multi-agente (LangGraph, CrewAI, AutoGen o equivalenti) in contesti production Esperienza su RAG avanzato in produzione (hybrid retrieval, re-ranking, vector DB) con metriche misurabili Esperienza nella costruzione di evaluation suite per LLM (LLM-as-judge, groundedness, testing strutturato) Capacità di lavorare con modelli frontier (es. GPT, Claude, Gemini) scegliendo in base a trade-off costo/latenza/qualità Prompt engineering a livello production (structured output, tool/function calling, gestione errori, orchestrazione) Ottima padronanza di Python e sviluppo backend (es. Django o equivalenti) Esperienza nella xrdztoy progettazione e ownership end-to-end di sistemi AI in produzione Esperienza con architetture MCP o sistemi avanzati di integrazione agenti-tool Fine-tuning modelli (LoRA, QLoRA) e gestione dataset Esperienza con modelli open-source/on-prem (Llama, Mistral, Qwen) Familiarità con strumenti di osservabilità LLM (LangSmith, Helicone, Braintrust) Esperienza con sistemi asincroni (es. Celery) Conoscenza cloud (AWS, GCP) e infrastruttura as code Esperienza in contesti regolamentati o finanziari #J-*****-Ljbffr Per questa posizione sono disponibili opzioni di lavoro da remoto/a casa.

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