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

Compiti

• Sviluppo di sistemi multi-agente e grafi dotati di capacità di ragionamento e di visione
• Progettazione e implementazione di sistemi di intelligenza artificiale per integrare le risposte generate dall'IA nei dati aziendali
• Valutazione e integrazione di modelli di intelligenza artificiale (ad es. LLM) garantendo prestazioni e affidabilità 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 dell'IA accurati, coerenti e affidabili
• Valutazione 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, i data engineer, i data scientist e altre parti interessate per l'integrazione di soluzioni di machine learning nei sistemi e nei processi esistenti
• Partecipazione a revisioni del codice, test e attività di debug per garantire la qualità e l'affidabilità delle soluzioni di machine learning

Requisiti

• Ottime capacità analitiche e di risoluzione dei problemi, con la capacità di pensare in modo critico e creativo di fronte a problemi complessi
• Ottime capacità comunicative e di collaborazione, con la capacità di lavorare in modo efficace con team interfunzionali e parti interessate a tutti i livelli dell'organizzazione
• Capacità di gestire in modo efficiente più carichi di lavoro, stabilire le priorità delle attività, coordinare le scadenze e fornire risultati di alta qualità nei tempi previsti
• Passione per l’apprendimento continuo e interesse a rimanere al passo con gli 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 triennale o magistrale 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
• Comprovata esperienza nell'utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
• Buona comprensione degli agenti di IA e dei flussi di lavoro basati sugli agenti, dei framework di orchestrazione LLM e dei modelli di ragionamento
• Esperienza nella pre-elaborazione 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, quali la teoria della probabilità, l'algebra lineare e l'ottimizzazione