Chi siamo

Se 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 ruolo

Svilupperai componenti di sistemi AI agentici e generativi per clienti enterprise. Tradurrai specifiche architetturali in software di produzione affidabile, protetto e osservabile.

Cosa farai

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- Svilupperai 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 tecnico

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- Sistema: 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.

- Ambiente 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 cerchiamo
Requisiti essenziali

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- Laurea 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 preferenziali

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- Esperienza 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 offriamo

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- Sede: 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.

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