Ingegnere di machine learning a tempo pieno (m/f/d)

Compiti

• Sviluppo di sistemi multi-agente e integrazione di funzionalità di richiamo di funzioni/strumenti nei modelli di intelligenza artificiale
• Progettazione e implementazione di sistemi RAG per basare le risposte dell'IA sui dati aziendali
• Valutazione e integrazione di modelli di IA (ad es. LLM) per garantire prestazioni e affidabilità ottimali
• Ottimizzazione dei flussi di lavoro degli agenti e degli agenti basati sull'intelligenza artificiale per scenari applicativi di produzione
• Testare e ottimizzare le istruzioni di sistema e gli esempi "few-shot" per garantire risultati di IA accurati, coerenti e affidabili
• Valutazione delle prestazioni dei modelli di machine learning e di intelligenza artificiale utilizzando metriche, set di dati di valutazione e tecniche adeguate, nonché iterazione e miglioramento continui
• Collaborazione con i team delle piattaforme, gli ingegneri dei dati, i data scientist e altre parti interessate per integrare soluzioni di machine learning nei sistemi e nei processi esistenti
• Partecipazione alle revisioni del codice, ai test e al debug per garantire la qualità e l'affidabilità delle soluzioni di machine learning

Requisiti

• Ottime capacità analitiche e di problem solving, con la capacità di riflettere in modo critico e creativo su sfide complesse.
• Ottime capacità comunicative e di collaborazione, con la capacità di lavorare efficacemente con team interfunzionali e parti interessate a tutti i livelli dell'organizzazione
• Capacità di gestire efficacemente il proprio carico di lavoro, stabilire le priorità dei compiti, gestire le scadenze e fornire risultati di alta qualità nei tempi previsti
• Una propensione all’apprendimento continuo, unita alla passione di tenersi aggiornati sugli ultimi sviluppi nel campo del machine learning e dell’intelligenza artificiale
• Attenzione ai dettagli e impegno nella creazione di codice di alta qualità, affidabile e facilmente gestibile
• Laurea in Data Science, Informatica, Matematica, Statistica o in un settore affine
• Ottime competenze di programmazione in Python con esperienza nell'uso di librerie di machine learning e framework di deep learning come TensorFlow o PyTorch
• Esperienza comprovata con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
• Buona comprensione degli agenti di IA e dei flussi di lavoro degli agenti, dei framework di orchestrazione LLM e dei modelli di ragionamento
• Esperienza nella preparazione dei dati, nel feature engineering e nelle tecniche di selezione e valutazione dei modelli
• Conoscenza dei concetti statistici e matematici rilevanti per l'apprendimento automatico
• Ottima conoscenza dell'inglese; la conoscenza dello spagnolo costituisce un vantaggio

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