Ingegnere software AI a tempo pieno (f/m/d)

Compiti

• Progettare, implementare e migliorare applicazioni full-stack per l'analisi finanziaria e soluzioni rivolte ai clienti su piattaforme web, iOS e/o Android, ottimizzando l'esperienza utente.
• Creare un livello middleware aziendale versatile per l'interfaccia utente, che consenta la distribuzione sicura e dinamica dei contenuti, il recupero personalizzato dei dati e un'integrazione perfetta tra le piattaforme, mantenendo al contempo l'integrità del sistema e la sicurezza delle risorse cloud.
• Realizzare API robuste e gestire le pipeline CI/CD, garantendo flussi di lavoro efficienti con i fornitori di servizi cloud e promuovendo la collaborazione e l'organizzazione nelle pratiche DevOps.
• Fornire competenze tecniche nella progettazione dei sistemi, nell'ottimizzazione delle prestazioni dei prodotti e nella garanzia della qualità, con particolare attenzione alla scalabilità, alla conformità e all'affidabilità.
• Collaborare con team interfunzionali (ad esempio, prodotto, dati e UX) e altri team di ingegneri (ad esempio, ingegneri di ML), definendo la roadmap e fornendo al contempo supporto pratico per i sistemi critici, l’infrastruttura dei dati e lo sviluppo della piattaforma.
• Promuovere l'innovazione tecnica e l'eccellenza, collaborando con i colleghi ingegneri per sviluppare soluzioni all'avanguardia e innalzare gli standard in materia di qualità del codice, progettazione dei sistemi e best practice all'interno del team di ingegneri.
• Promuovere l'organizzazione delle pratiche ingegneristiche e dei processi decisionali, definendo un quadro di riferimento all'avanguardia nel settore che massimizzi l'impatto mantenendo al contempo un ritmo sostenibile.

Requisiti

• Conoscenza dei moderni metodi di machine learning (deep learning, componenti di IA generativa nelle pipeline di ML, NLP come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni)
• Ottima padronanza di Python o di altri linguaggi di programmazione di alto livello, familiarità con le strutture dati vettoriali e matriciali, framework di apprendimento automatico (come PyTorch)
• Esperienza nella compilazione e nell’esecuzione di modelli di machine learning su GPU NVIDIA e acceleratori AI; competenza nella containerizzazione (Docker / Kubernetes)
• Capacità di comunicare con disinvoltura a tutti i livelli, con ottime competenze comunicative sia scritte che orali, attenzione ai dettagli e orientamento alla risoluzione creativa dei problemi
• Lavorare con un elevato livello di autonomia e responsabilità, sia individualmente che in team, dimostrando capacità di gestire attività e progetti concomitanti per generare un impatto significativo e raggiungere i seguenti obiettivi
• Agile, in grado di generare grandi quantità di dati (RAG)
• Impegnarsi ad adottare le migliori pratiche in materia di qualità, sicurezza e conformità, adattandole al settore dei servizi finanziari.