Il nostro cliente è una prestigiosa e innovativa deep-tech company leader indiscussa nello sviluppo di piattaforme e agenti AI per l'automazione intelligente di processi documentali e decisionali

Posizione

Siamo alla ricerca di una figura di Artificial Intelligence Engineer esperta e proattiva da inserire nel team di Engineering e R&D.;

La figura ideale sarà responsabile di guidare l'innovazione tecnologica, contribuire all'evoluzione del prodotto e supportare la crescita professionale degli ingegneri più junior. Entrare a far parte del team significa lavorare costantemente sulle tecnologie più avanzate nel campo dell'Intelligenza Artificiale, trasformando attività di ricerca in prodotti industriali pronti per l'utilizzo in ambienti di produzione.

Principali responsabilità

- Guidare progetti di Machine Learning end-to-end, occupandosi dell'intero ciclo di vita: interazione con i clienti, raccolta dei requisiti, stima delle tempistiche e gestione delle consegne.
- Promuovere l'innovazione in modo intraprendente, proponendo nuove soluzioni, evoluzioni del prodotto e miglioramenti continui, bilanciando le esigenze del mercato con quelle dei clienti.
- Definire e guidare l'evoluzione tecnica della piattaforma, contribuendo alla definizione della roadmap tecnologica.
- Fornire supporto tecnico, mentoring e revisione del lavoro di ingegneri e data scientist junior.
- Coordinare le attività con gli altri team leader e collaborare con le diverse funzioni aziendali.
- Essere il punto di riferimento tecnico per tutte le tematiche legate al Machine Learning, sia internamente sia nei confronti dei clienti.
- Garantire che codice,



modelli e pipeline rispettino elevati standard di qualità, performance e affidabilità in produzione.
- Tradurre i requisiti di business in specifiche tecniche, mantenendo solide relazioni con i clienti.

Requisiti

- Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica o discipline affini.
- 2 - 5 anni di esperienza pratica nello sviluppo, addestramento e rilascio in produzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning.
- Esperienza comprovata nella realizzazione e gestione di sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning in ambienti di produzione, seguendone l'intero ciclo di vita e ottenendo risultati misurabili.
- Solide basi di Computer Science, con particolare riferimento a strutture dati, algoritmi, programmazione orientata agli oggetti e principali pattern architetturali (ad esempio MVC).
- Ottima conoscenza di Python , con familiarità con Java e scripting Shell, oltre ai principali framework di Machine Learning quali PyTorch, TensorFlow o Keras .
- Esperienza approfondita e concreta nell'utilizzo di Foundation Models e Large Language Models ( FLM/LLM ), nonché dello stack moderno dedicato al Natural Language Processing , inclusi Transformers, Hugging Face, TRL e LangChain .




- Conoscenza approfondita degli algoritmi più avanzati nell'ambito del Natural Language Processing e della Computer Vision, nonché delle principali metriche di valutazione (NER, Information Retrieval, classificazione, generazione del testo e altre).
- Esperienza consolidata nel deployment di modelli in produzione , inclusa la containerizzazione e l'orchestrazione tramite Docker e Kubernetes, oltre a una buona conoscenza dell'utilizzo delle GPU.
- Esperienza con strumenti di versionamento del codice e dei modelli, come Git e DVC.
- Solida conoscenza delle tecnologie di Generative AI e delle tecniche di orchestrazione dei modelli, quali RAG (Retrieval-Augmented Generation), pipeline agentiche e sistemi basati sull'utilizzo di strumenti (tool-use pipelines), elementi centrali della nostra piattaforma basata su LLM.
- Esperienza pratica nel rilascio di modelli in produzione mediante strumenti di model serving (ad esempio vLLM e Ray) e formati ottimizzati come ONNX, TorchScript e Safetensors.
- Conoscenza operativa di almeno una delle principali piattaforme cloud (AWS, Microsoft Azure o Google Cloud), con particolare riferimento ai servizi dedicati ad AI e Machine Learning.
- Competenze trasversali lungo l'intero ciclo di vita del Machine Learning: gestione dei dati, modellazione, MLOps, deployment e architetture software, con la capacità di applicarle in differenti contesti e settori.
- Esperienza dimostrata nella leadership tecnica, nel mentoring di altri ingegneri, nel coordinamento di team e nella definizione della direzione tecnologica del prodotto.
- Ottime capacità comunicative e di presentazione, sia in italiano sia in inglese.

📌 AI Engineer (Italia)
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