Ingegnere software AI

Descrizione del lavoro

Stiamo cercando un ingegnere software AI altamente qualificato e motivato che entri a far parte del nostro team Machine Learning & GenAI. Il candidato selezionato avrà il compito di creare una nuova piattaforma AI scalabile e di progettare, sviluppare e implementare sistemi basati sull'intelligenza artificiale in grado di fornire risultati aziendali misurabili.

Compiti principali

• Progettazione e realizzazione di una piattaforma AI/ML ibrida (on-prem / on-cloud) per eseguire casi d'uso di AI su larga scala
• Definizione e implementazione di architetture di inferenza e formazione sicure e affidabili
• Supporto di embedding, database vettoriali e protocolli AI per consentire flussi di lavoro AI interoperabili
• Documentazione dei processi di apprendimento automatico, dell'architettura di sistema e delle note operative per garantire la riproducibilità e lo scambio di conoscenze
• Collaborazione nello sviluppo, nella messa a punto e nell'ottimizzazione di modelli (LLM, NLP, raccomandazioni)
• Implementazione di framework di valutazione per sistemi RAG e LLM
• Sviluppo di software e API per servizi e applicazioni AI
• Automazione dei processi di compilazione, test e distribuzione con pipeline CI/CD
• Collaborazione con partner commerciali, proprietari di prodotti, ingegneri aziendali, responsabili della gestione dei dati, data scientist e team tecnologici per comprendere i casi d'uso, i requisiti e i criteri di successo dell'IA/ML.
• Garantire che tutte le soluzioni AI/ML siano conformi alle politiche e agli standard bancari in materia di dati e AI.

Requisiti

• Laurea specialistica in informatica, scienze dei dati, matematica, statistica, fisica o discipline affini
• Conoscenza approfondita dei framework ML/AI: PyTorch o TensorFlow, ecosistema Hugging Face
• Esperienza pratica con gli LLM: prompt engineering, messa a punto/LORA, embedding, database vettoriali
• Solide conoscenze di programmazione in Python, R o Java/Scala
• Precedente esperienza nella distribuzione di applicazioni in ambienti cloud (Azure)
• Esperienza nella creazione di API e SPI di livello produttivo (REST/SOAP), cloud native (AWS/GCP/Azure), container (Docker) e orchestrazione (Openshift, Kubernetes)
• Nozioni di base su MLOps: monitoraggio degli esperimenti (MLFlow/Weights), registrazione dei modelli, CI/CD, monitoraggio dei modelli, feature store

Offriamo

Un ambiente favorevole in cui i tuoi contributi saranno apprezzati e riconosciuti. Un ambiente di lavoro dinamico e stimolante in cui potrai mettere a frutto le tue capacità e conoscenze per ottenere risultati aziendali misurabili.