Chi siamoSe desidera conoscere i requisiti per questo ruolo, continui a leggere per trovare tutte le informazioni pertinenti.Progettiamo e integriamo sistemi di intelligenza artificiale per grandi aziende, dal machine learning classico alla generative AI fino ai sistemi agentici. Lavoriamo in team di delivery cross-funzionali su progetti cliente e portiamo in produzione componenti AI con requisiti enterprise di sicurezza, governance e scalabilità.Il ruoloSvilupperai componenti di sistemi AI agentici e generativi per clienti enterprise. Tradurrai specifiche architetturali in software di produzione affidabile, sicuro e osservabile.Cosa faraiSvilupperai agenti AI, con i relativi prompt, tool e skill, e li integrerai in workflow multi-agente con logiche di orchestrazione, handoff ed error recovery.Costruirai pipeline RAG end-to-end: ingestion, parsing e chunking di contenuti non strutturati, generazione di embedding, integrazione con vector database e componenti di retrieval.Integrerai foundation model e modelli ML classici nelle applicazioni e realizzerai pipeline di fine-tuning, dalla preparazione dei dati al training su domini di business specifici.Implementerai guardrail di input/output, difese contro la prompt injection, componenti di rilevamento e redazione di PII e controlli di accesso a modelli e tool.Realizzerai evaluation harness e strumentazione di logging, tracing e cost tracking per misurare accuratezza, rilevanza e faithfulness dei componenti in produzione.Contesto tecnicoSistema: piattaforme AI enterprise basate su agenti, LLM e modelli ML classici,



sviluppate all'interno di progetti cliente.Strumenti principali: Python, almeno un cloud provider, framework open source per agent orchestration, vector storage, model serving e ML pipeline.Metodi: architetture LLM-driven (RAG, multi-agent), fine-tuning di modelli transformer-based, valutazione su metriche di qualità.Atmosfera operativo: team di delivery con data engineer, ML engineer e application developer, coordinati da lead e principal architect.Vincoli distintivi: requisiti enterprise di sicurezza, auditabilità (versioning, audit log, lineage), osservabilità e scalabilità.Chi cerchiamoRequisiti essenzialiLaurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science o disciplina ingegneristica affine.Esperienza, anche maturata in ambito accademico, nello sviluppo di soluzioni di AI agentica, generativa e di ML classico su almeno un cloud provider.Esperienza nella progettazione e nella messa in produzione di applicazioni basate su LLM e dei relativi pattern architetturali.Sviluppo in Python applicato a machine learning, deep learning e NLP.Requisiti preferenzialiEsperienza con framework open source di agent orchestration e con vector database.Familiarità con pipeline di fine-tuning su modelli transformer-based.Esperienza con strumenti di observability e di valutazione per applicazioni LLM.Cosa offriamoSede: Milano.Modalità di lavoro: [da definire: full on site / full remote / ibrido con numero di giorni in sede e da remoto]. xysqume Pacchetto retributivo: RAL 25-45k€ (CCNL Metalmeccanico, livelli C3-B1).Percorso di crescita verso ruoli di lead engineer o architect.#J-18808-Ljbffr

📌 Ai Engineer (Romano di Lombardia)
🏢 Stema
📍 Romano di Lombardia