Overview In AIMS, non ci limitiamo a guardare il futuro: lo costruiamo. Siamouna startup innovativa che trasforma la complessità tecnologica insoluzioni concrete tramite l'Intelligenza Artificiale applicata. Il nostro obiettivo? Accelerare il business nei settori Hospitality (con la nostra AI Receptionist AiDA) e Real Estate. Siamo un team che unisce il rigore metodologico dei grandi gruppi alla velocità d'esecuzione del mondo startup. Da noi, l'innovazione ha un valore solo se genera impatto immediato.Responsibilities Cosa faraiPrompt Engineering Avanzato: ottimizzazione costante delle interazioni con modelli (LLM) per massimizzare precisione e creatività.Sviluppo di Agenti AI: progettazione di sistemi multi-agente capaci di ragionamento e azione autonoma.Sperimentazione RAG Avanzata: implementazione di architetture di recupero dati per eliminare le allucinazioni e fornire risposte contestuali precise.Fine-Tuning dei Modelli: selezione dei dataset e addestramento mirato (es. via LoRA/QLoRA) per ottimizzare modelli open-source e proprietari sudomini verticali.Benchmarking & Testing: test costanti su hardware di ultima generazione per bilanciare performance, latenza e costi.Requisiti Padronanza di LLM & Model Selection: profonda conoscenza dei modelli Closed Source (OpenAI, Anthropic, Google Gemini) e Open Source (Llama, Mistral, Mixtral).



Capacità di valutare il miglior compromesso tra performance, latenza e costi per ogni specifico task di reception.Deep Dive nel Fine-Tuning & RAG: esperienza pratica nell'ottimizzazione di modelli tramite tecniche di Fine-Tuning (PEFT, LoRA/QLoRA) e nell'implementazione di architetture RAG avanzate, incluse strategie di chunking e l'uso di database vettoriali.Orchestrazione & AI Agents: capacità di progettare e implementare flussi complessi e agenti autonomi utilizzando framework di orchestrazione (es. LangChain, CrewAI, LangGraph), garantendo che l'AI possa eseguire azioni concrete e gestire dialoghi multi-turno.Fondamenti di Machine Learning & Python: solida base di Machine Learning tradizionale e Deep Learning. Padronanza assoluta di Python e delle sue librerie core per l'AI (PyTorch/TensorFlow, Hugging Face, Pandas), unita alla capacità di gestire il ciclo di vita del dato.Sperimentazione Operativa (Hardware & Eval): capacità di configurare ambienti di training e inference su hardware dedicato (GPU) e di impostare sistemi di valutazione (Eval) per misurare oggettivamente la qualità ed affidabilità delle risposte dell'AI, minimizzando le allucinazioni.Retribuzione e sede Retribuzione mensile (P.IVA): € 3000/4000 in base all'esperienzaSede di lavoro: Torino

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📌 Ai Engineer & Agent Developer - €3.000 - €4.000 Al Mese (Roma)
🏢 Aims
📍 Roma