ppIl 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 /ppbPosizione /b /ppSiamo alla ricerca di una figura di bArtificial Intelligence Engineer /b esperta e proattiva da inserire nel team di Engineering e RD. /ppLa figura ideale sarà responsabile di guidare l'innovazione tecnologica, contribuire all'evoluzione del prodotto e supportare la crescita competente 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. /ppbPrincipali responsabilità /b /pulliGuidare 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. /liliPromuovere l'innovazione in modo proattivo, proponendo nuove soluzioni, evoluzioni del prodotto e miglioramenti continui, bilanciando le esigenze del mercato con quelle dei clienti. /liliDefinire e guidare l'evoluzione tecnica della piattaforma, contribuendo alla definizione della roadmap tecnologica. /liliFornire supporto tecnico, mentoring e revisione del lavoro di ingegneri e data scientist junior. /liliCoordinare le attività con gli altri team leader e collaborare con le diverse funzioni aziendali. /liliEssere il punto di riferimento tecnico per tutte le tematiche legate al Machine Learning, sia internamente sia nei confronti dei clienti. /liliGarantire che codice,



modelli e pipeline rispettino elevati standard di qualità, performance e affidabilità in produzione. /liliTradurre i requisiti di business in specifiche tecniche, mantenendo solide relazioni con i clienti. /liliLaurea Magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica o discipline affini. /lili2 - 5 anni di esperienza pratica nello sviluppo, addestramento e rilascio in produzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning. /liliEsperienza 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. /liliSolide basi di Computer Science, con particolare riferimento a strutture dati, algoritmi, programmazione orientata agli oggetti e principali pattern architetturali (ad esempio MVC). /liliOttima conoscenza di bPython /b, con familiarità con Java e scripting Shell, oltre ai principali framework di Machine Learning quali bPyTorch, TensorFlow o Keras /b. /liliEsperienza approfondita e concreta nell'utilizzo di Foundation Models e Large Language Models (bFLM/LLM /b), nonché dello stack moderno dedicato al bNatural Language Processing /b, inclusi bTransformers, Hugging Face, TRL e LangChain /b.



/liliConoscenza 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). /liliEsperienza consolidata nel bdeployment di modelli in produzione /b, inclusa la containerizzazione e l'orchestrazione tramite Docker e Kubernetes, oltre a una buona conoscenza dell'utilizzo delle GPU. /liliEsperienza con strumenti di versionamento del codice e dei modelli, come Git e DVC. /liliSolida conoscenza delle tecnologie di bGenerative AI /b e delle tecniche di orchestrazione dei modelli, quali bRAG /b (Retrieval-Augmented Generation), pipeline agentiche e sistemi basati sull'utilizzo di strumenti (tool-use pipelines), elementi centrali della nostra piattaforma basata su LLM. /liliEsperienza 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. /liliConoscenza 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. /liliCompetenze 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. /liliEsperienza dimostrata nella leadership tecnica, nel mentoring di altri ingegneri, nel coordinamento di team e nella definizione della direzione tecnologica del prodotto. /liliOttime capacità comunicative e di presentazione, sia in italiano sia in inglese. /li /ul /p #J-18808-Ljbffr

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