THE DIGITAL EVOLUTION COMPANY OF TODAY AND TOMORROW

Progettiamo soluzioni end-to-end per la Digital Evolution gestendone ogni area, grazie alle nostre sei anime tecnologiche: LutechConsulting, LutechSolutions, LutechDigital, LutechCybersecurity, LutechServices e LutechCloud.

Siamo motivati da una passione inesauribile per l’innovazione e una forte determinazione a superare limiti e ostacoli perché il fulcro di ogni nostro successo sono le nostre persone.

In Lutech potrai operare all’interno di una vera community tecnologica, che contribuirai a far crescere e a migliorare con le tue competenze. Troverai un ambiente inclusivo e informale in cui nessuno è un numero e tutti siamo un valore. Diamo importanza alla diversità riconoscendo che la forza di un team risiede nelle esperienze, prospettive e background unici che ogni persona porta con sé.

MAKE AN IMPACT WITH YOUR TECH SKILLS WHERE THEY TRULY METTER

Per il rafforzamento del dell'area R&D;: "Head of Public Sector AI Transformation HUB” di Roma cerchiamo profili di ML Engineer da inserire nei nostri progetti di Ricerca e Sviluppo in ambito AI e Data Intelligence, finalizzata alla realizzazione di soluzioni e servizi innovativi per domini ad alta intensità informativa, dall’healthcare alla document intelligence.

Avrai l'opportunità di lavorare su AI multimodale e generativa, modelli predittivi a supporto della decisione, interoperabilità semantica dei dati e industrializzazione dei modelli AI, con un focus sull’elaborazione di fonti dati eterogenee, strutturate e non strutturate.

In questo ruolo:

- Contribuirai ai risultati e ai deliverable previsti nei work package dei progetti di R&S;, producendo prototipi funzionali e nuova conoscenza per il team
- Adotterai un approccio scientifico e sistematico per proporre soluzioni innovative, replicabili e trasferibili tra domini applicativi diversi
- Farai parte del processo di applicazione della data intelligence nei progetti di trasformazione digitale, in ambito healthcare, document intelligence e non solo
- Contribuirai alla progettazione dei flussi di acquisizione, normalizzazione e armonizzazione semantica dei dati, nel rispetto degli standard di interoperabilità internazionali (es. FHIR, DICOM)
- Svilupperai e validerai modelli di AI con attenzione a robustezza, generalizzabilità, controllo dei bias e spiegabilità dei risultati
- Collaborerai con il gruppo di lavoro e con gli stakeholder di dominio per comprendere le sfide quotidiane e individuare i problemi che i progetti e i prodotti innovativi devono risolvere




- Accompagnerai i modelli dal prototipo di ricerca alla messa in esercizio, progettando pipeline riproducibili e automatizzate insieme a team multidisciplinari
- Presidierai il ciclo di vita delle soluzioni rilasciate: versionamento, automazione del rilascio, monitoraggio delle performance, aggiornamento e retraining dei modelli, con attenzione a scalabilità, costi e sostenibilità nel tempo

Qui potrai dare valore a competenze come:

- Laurea/minima esperienza in ambito AI e Data Intelligence, con esperienza concreta su progetti data driven
- Conoscenza di modelli e tecniche data-driven: apprendimento supervisionato, non supervisionato e reinforcement learning, Artificial Neural Networks e Deep Learning
- Conoscenza di modelli e tecniche di Generative AI: Large Language Models, embedding, fine-tuning (LoRA/QLoRA, PEFT), Retrieval Augmented Generation, prompt engineering e valutazione dei modelli generativi
- Familiarità con l'integrazione di dati eterogenei end-to-end: dalla normalizzazione e armonizzazione semantica su standard di interoperabilità (es. FHIR, DICOM), fino alle strategie di fusione e allineamento •delle rappresentazioni multimodali (early/late fusion, embedding condivisi) su testo, immagini, dati tabellari e serie temporali.
- Nell’ambito healthcare, conoscenza delle metodologie di modellazione predittiva su dati longitudinali e reali: gestione di dati mancanti e sbilanciati, analisi di sopravvivenza e time-to-event, strategie di validazione interna ed esterna
- Ottima padronanza di Python e dell’ecosistema data science: Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow/Keras, XGBoost, Jupyter Notebook, VS Code/PyCharm
- Conoscenza degli strumenti e delle librerie di GenAI: LangChain/LangGraph, Hugging Face Transformers, vector database e motori di retrieval (FAISS, Qdrant, Chroma), librerie di valutazione di sistemi RAG e LLM (es. RAGAS, DeepEval, LangSmith)
- Familiarità con metodologie e strumenti di industrializzazione di modelli AI: pipeline riproducibili e automatizzate, versionamento di codice, dati e modelli (GitLab, DVC), pratiche e strumenti DataOps, MLOps (MLflow, Kubeflow) e LLMOps, CI/CD, containerizzazione e orchestrazione (Docker, Kubernetes), esposizione tramite API (FastAPI),



monitoraggio e osservabilità in produzione (drift, qualità, costi) e deployment su cloud, on-premise e ibridi
- Sensibilità ai temi di AI safety, privacy e conformità normativa (es. AI Act, GDPR);
- Conoscenza delle metodologie di riferimento per il ciclo di vita dei progetti AI e per la gestione progetti: CRISP-DM/CRISP-ML(Q), CD4ML, Waterfall e Agile

Titoli di studio richiesti:

- Laurea Magistrale in ambito scientifico con indirizzo sui dati (Data Science, Statistica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Informatica, Economia, ecc.) o equivalente
- Costituiscono un plus: certificazioni professionali, master in ambito ML/AI, eventuale PhD, pubblicazioni scientifiche, contributi open source, percorsi o esperienze in ambiti AI sector-specific (es. healthcare o document intelligence)

Completano il profilo:

- Curiosità, proattività, pragmatismo e orientamento all’innovazione: sarai incoraggiato a perseguire obiettivi comuni in modi originali, plasmando il futuro con le tue idee
- Visione di business e di prodotto: capacità basiche di collegare le scelte tecniche al valore per l’utente e per il cliente e di individuare opportunità di riuso e di industrializzazione a partire dai risultati di progetto
- Flessibilità nel cambiare dominio e adattabilità a contesti applicativi diversi
- Orientamento al risultato e capacità di risolvere problemi in modo creativo
- Buone capacità di comunicazione verbale e scritta, con capacità di articolare concetti tecnicamente e strategicamente complessi a interlocutori tecnici e non

Per questa occasione è previsto un inserimento con CCNL Metalmeccanico, inquadramento al livello C1/C2 e una retribuzione annua lorda a partire da € 26000, comprensiva di eventuale componente variabile. Il pacchetto retributivo include inoltre Ticket Restaurant.

Nel rispetto della normativa sulla trasparenza retributiva, la retribuzione indicata rappresenta un riferimento iniziale, definito sulla base di criteri oggettivi e neutri rispetto al genere. L'offerta finale sarà determinata tenendo conto delle competenze, dell'esperienza, delle responsabilità associate al ruolo e delle evidenze emerse durante il processo di selezione.

Lutech attua una politica di pari opportunità e accoglie le candidature senza operare alcuna discriminazione in base a razza, religione o convinzioni personali, origine etnica o nazionale, disabilità, età, cittadinanza, stato civile, inclusa convivenza di fatto e unione civile, orientamento sessuale, identità di genere, o qualsiasi altra condizione applicabile tutelata dalla legge.

📌 Machine Learning Engineer | Digital Health (Roma)
🏢 Lutech Group
📍 Roma