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

Descrizione del lavoro

• Sviluppo, implementazione e manutenzione di artefatti di ML e IA all’interno di un team agile di sviluppo prodotti facente parte della nuova unità dedicata all’IA.
• Progettazione, sviluppo e manutenzione di soluzioni di machine learning in un ambiente DevOps.
• Contributo lungo l’intero ciclo di vita – dalla fase di progettazione alla messa a disposizione – e stretta collaborazione con team interfunzionali per fornire soluzioni solide e basate sui dati.

Compiti

• Progettazione e implementazione di sistemi RAG (ad esempio LLM) per supportare le risposte fornite dall'intelligenza artificiale in base ai dati aziendali.
• Valutazione e integrazione di modelli di intelligenza artificiale (ad es. LLM) garantendo prestazioni ottimali.
• Ottimizzazione dei flussi di lavoro degli agenti e degli agenti basati sull’intelligenza artificiale per casi d’uso in ambito produttivo.
• Testare e ottimizzare i prompt di sistema e gli esempi "few-shot" per garantire risultati accurati e affidabili da parte dell'IA.
• Valutazione delle prestazioni dei modelli di machine learning e di intelligenza artificiale mediante l’utilizzo di metriche e tecniche adeguate, nonché iterazione e miglioramento continui.
• Collaborazione con i team delle piattaforme, i data engineer, i data scientist e altri soggetti interessati per l'integrazione di soluzioni di machine learning nei sistemi e nei processi esistenti.
• Partecipazione a revisioni del codice, test e debug per garantire la qualità e l'affidabilità delle soluzioni di machine learning.
• Sviluppo di sistemi multi-agente e dotazione dei modelli di intelligenza artificiale di funzionalità di richiamo di funzioni e strumenti.
• Risoluzione rapida dei problemi.

Requisiti

• Ottime capacità di risoluzione dei problemi e di analisi, unite alla capacità di pensare in modo critico e di affrontare 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 il tempo e fornire risultati di alta qualità entro le scadenze previste.
• Un approccio all’apprendimento permanente, animato dalla passione di rimanere sempre al passo con gli ultimi sviluppi nel campo del machine learning e dell’intelligenza artificiale.
• Attenzione ai dettagli e impegno nella realizzazione di soluzioni di machine learning di alta qualità, affidabili e di facile manutenzione.
• Laurea triennale o magistrale in Data Science, Informatica, Matematica o in un settore affine.
• Competenze comprovate nella programmazione in Python, con esperienza nell’uso di librerie di machine learning quali scikit-learn e xgboost o di framework quali TensorFlow e PyTorch.
• Ottima conoscenza dei flussi di lavoro agili degli agenti di IA, dei framework di orchestrazione LLM e delle architetture dei modelli di deep learning.
• Conoscenze approfondite di MLOps, comprese le pipeline CI/CD, il monitoraggio e i test automatizzati dei modelli di ML.
• Esperienza pratica con framework e servizi di intelligenza artificiale quali Azure OpenAI, Bedrock o Databricks.
• Auspicabile: certificazione in machine learning.
• Requisito auspicabile: esperienza rilevante nel campo del Reinforcement Learning e nell’addestramento RL con LangGraph.
• Requisito auspicabile: familiarità con i sistemi di controllo delle versioni (ad es. Git) e con gli ambienti di sviluppo basati sul cloud.