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

Compiti

• 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 basati su agenti e degli agenti di intelligenza artificiale per applicazioni di produzione
• Testare e ottimizzare i prompt 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, i data engineer, 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
• Formazione o laurea magistrale in Informatica, Scienze dell'informazione, 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 basati sugli agenti, dei framework di orchestrazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (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, quali la probabilità, l'algebra lineare e l'ottimizzazione
• Interesse per le sfide aziendali in diversi settori
• Comprensione delle migliori pratiche di sviluppo software, tra cui la gestione delle versioni, i test e la documentazione
• Ottime capacità di risoluzione dei problemi e di debug, con la capacità di individuare e risolvere i problemi in modo rapido ed efficace
• Esperienza professionale rilevante nel campo del machine learning, della scienza dei dati o in un settore affine

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