Siamo alla ricerca di un AI Engineer con comprovata esperienza in Machine Learning, Deep Learning, AI Generativa e sui Large Language Models (LLMs). La figura sarà impegnata su progetti innovativi inerenti la comprensione del linguaggio naturale fino alla generazione di contenuti e all'automazione avanzata.

Le principali attività saranno: Progettazione, sviluppo e implementazione di algoritmi e modelli di Machine Learning e Deep Learning.

Sviluppo e implementazione di architetture Agentic AI (Agenti Autonomi) basate su LLM per l'automazione di flussi di lavoro complessi e il problem solving.

Lavorare con Large Language Models (LLMs) per applicazioni quali la generazione di testo, la sintesi, la traduzione e la comprensione del linguaggio naturale.

Costruzione e ottimizzazione di architetture di AI generativa per risolvere problemi aziendali complessi.

Sperimentazioni e ricerche per valutare nuove tecniche e tecnologie AI.

Collaborazione con altri team interni per l'integrazione delle soluzioni AI nei prodotti e servizi aziendali.

Aggiornamento e miglioramento dei modelli AI esistenti.

Qualifiche/competenze richieste: Laurea Magistrale (o equivalente) in Informatica, Ingegneria Informatica,



Intelligenza Artificiale, Data Science, Matematica o Fisica

Machine Learning e Deep Learning, con esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli.

Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

Almeno un framework Deep Learning (es. Py Torch, Tensor Flow, o JAX).

Esperienza pratica con Large Language Models (LLMs), incluse tecniche di pre-addestramento, fine-tuning (SFT) e ottimizzazione (es. Quantizzazione, Pruning).

Agentic AI e MLOps

Framework di Agentic AI (es. Lang Chain, Auto Gen, RAG architectures) per la creazione di sistemi multi-agente e l'integrazione di strumenti esterni (tool calling).

MLOps (es. Docker, Kubernetes, MLflow) per la gestione del ciclo di vita dei modelli e la garanzia di prestazioni e scalabilità.

Programmazione in Python avanzata e familiarità con librerie di data science (es. Num Py, Pandas, Scikit-learn).

Nozioni base di piattaforme cloud (AWS, Azure o GCP, IBM Cloud) con l'uso di acceleratori hardware (GPU/TPU).

AI Generativa: Capacità di costruire e ottimizzare architetture di AI generativa.

📌 Senior data scientist (Napoli)
🏢 GEMATICA
📍 Napoli