ppbQuesta posizione è in Leonardo /b /p pbRiassunto dell'opportunità da parte della Joinrs AI: /b Leonardo ricerca un/a bData Application Engineer Senior /b con laurea magistrale o PhD in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica o discipline affini. Il ruolo prevede progettazione e sviluppo di componenti RAG/LLM, valutazione della qualità delle risposte, creazione di dataset di test, tuning di retrieval ibrido, sviluppo di logiche di planning e collaborazione con team globali. L’opportunità offre contratto permanente e lavoro ibrido tra Roma e Genova. /p pLeonardo SpA è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. /p pProtagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese. /p pAll’interno dell’bArea Cyber Security Solutions /b, stiamo ricercando bun/a Data application engineer /b per la nostra sede di Roma. /p pLa persona si occuperà delle seguenti attività: /p ul liProgettare e sviluppare componenti di RAG/LLM per risposte sintetiche e spiegabili su documenti interni (prompting, tool/function calling se previsto, gestione multi-turn). /li liDefinire e implementare metodologie di valutazione (offline/online) per qualità delle risposte: groundedness (aderenza alle fonti), completezza, coerenza, gestione incertezza e copertura del retrieval. /li liCreare dataset di test e "golden set" di dominio (domande reali, query complessi, casi ambigui/contraddittori)



e automatizzare la generazione di report di performance. /li liTuning del retrieval ibrido (BM25 + semantic): scelta top-k, pesi, filtri metadati, dedup/reranking e query rewriting per sigle/gergo tecnico. /li liSviluppare logiche di planning per query complesse (decomposizione in sotto-query/DAG) e criteri di stop/iterazione del ciclo retrieve-answer-critique. /li liCollaborare con team di piattaforma per integrazione con inference backend e garantire requisiti di latenza/streaming (SSE) e robustezza in modalità degraded. /li liImplementare strumenti e pipeline software (Python) per esperimenti riproducibili: tracking configurazioni, versioning prompt/modelli, ablation study, analisi errori e regressioni. /li /ul pbTitolo di studio: /b Laurea magistrale o PhD in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica o discipline affini /p pbSeniority: /b Senior. /p pbConoscenze e competenze tecniche: /b /p ul liOttima programmazione in Python (design modulare, testing, packaging), uso di Git e code review. /li liEsperienza con NLP/LLM e architetture RAG (embeddings, chunking, retrieval, grounding, citazioni). /li liCapacità di costruire evaluation framework: metriche automatiche + human-in-the-loop, analisi qualitativa degli errori, definizione di soglie e criteri di accettazione. /li liFamiliarità con vector search e sistemi di ricerca (OpenSearch/Elasticsearch o equivalenti), BM25, KNN, reranking. /li liConoscenza di FastAPI/REST per integrazione servizi e debugging di flussi end-to-end.



/li liBuone basi di statistica sperimentale (A/B test concettuale, significatività, bias/variance), ottimizzazione e interpretazione risultati. /li liGradita esperienza con stack containerizzato (Docker/Kubernetes) e GPU inference (concetti di latenza, batching, timeouts). /li /ul pbCompetenze comportamentali: /b /p ul liForte orientamento al risultato e capacità di passare dal prototipo al software robusto. /li liAttitudine al problem solving su dati/documenti complessi e requisiti stringenti di trasparenza. /li liAutonomia nella conduzione di esperimenti, ma anche capacità di lavorare in team cross-funzionali (AI, backend, cybersecurity, domain expert). /li liComunicazione chiara: capacità di spiegare trade-off, limiti e incertezze in modo verificabile. /li /ul pbConoscenze linguistiche: /b Inglese almeno B2/C1 (scrittura documentazione tecnica, lettura paper e doc di prodotto). /p pbCompetenze informatiche: /b Linux, Git, strumenti di CI/CD, strumenti di tracking (Jira/analoghi), contesto notebook e scripting. Ottima conoscenza del linguaggio Python e delle librerie più popolari (numpy, pandas, opencv). Esperienza in addestramenti e fine-tuning di modelli di AI su framework PyTorch/PyTorch Lightining/Hugginface. /p pbAltro (es. Disponibilità a trasferte, Certificazioni specifiche…): /b Disponibilità a trasferte occasionali; gradite certificazioni/esperienza su MLOps, osservabilità (logging/metrics), sicurezza applicativa in contesti enterprise/regulated; gradita esperienza con dati e documentazione in ambito difesa/sicurezza. /p pbPrimary Location: /b IT - Roma - Via Laurentina /p pbAdditional Locations: /b IT - Genova - Fiumara /p pbContract Type: /b Permanent /p pIl processo di selezione sarà interamente gestito da Leonardo. /p pQuesta opportunità è disponibile su Roma - Italy, Genova - Italy. /p /p #J-18808-Ljbffr

📌 Cys - Data & Application Engineer - Idg (Genova)
🏢 Leonardo
📍 Genova