Senior AI Engineer Lavori | Gruppo Maggioli (Santarcangelo di Romagna)

Descrizione del lavoro

Stiamo cercando un/a Senior AI Engineer appassionato/a di Intelligenza Artificiale Generativa. Entrerai a far parte di un team tecnico all'avanguardia per progettare, sviluppare e mettere in produzione soluzioni basate su Large Language Models (LLM). Il tuo obiettivo principale sarà la creazione di sistemi conversazionali intelligenti, architetture RAG avanzate e agenti autonomi, gestendo l'intero ciclo di vita del dato e del modello, dall'ingestione all'osservabilità in produzione.

Responsabilità

Progettazione e Sviluppo LLM & RAG: Sviluppare chatbot conversazionali evoluti basati su architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) avanzate. Ti occuperai dell'ottimizzazione dell'information retrieval utilizzando strategie di embedding, vector search e modelli di reranking per massimizzare la pertinenza delle risposte
Sviluppo di AI Agents: Progettare e implementare agenti verticalizzati e autonomi capaci di utilizzare tool esterni, integrati all'interno di ambienti basati su MCP (Model Context Protocol) per standardizzare e ottimizzare il contesto fornito ai modelli
Data Ingestion & Indexing: Creare pipeline robuste per l'estrazione, il parsing e l'indicizzazione semantica di documenti complessi (es. PDF multi-colonna, tabelle, documentazione tecnica strutturata), applicando strategie di chunking intelligenti
Deploy & MLOps: Containerizzare e orchestrare i servizi AI sviluppati, garantendone la scalabilità e l'affidabilità nei nostri ambienti Cloud
Osservabilità e Valutazione: Monitorare le performance, i costi e la qualità delle risposte dei modelli in produzione (LLMOps), analizzando le tracce e i prompt per un miglioramento continuo.

Requisiti

Ottima padronanza di Python e dei principali framework per lo sviluppo web (es. FastAPI o Flask) per esporre i modelli tramite API RESTful
Esperienza pratica e consolidata con framework di orchestrazione LLM (es. LangChain, LlamaIndex o integrazioni API dirette)
Competenza nell'uso di Vector Database (es. Qdrant, Milvus, Pinecone, Weaviate o Pgvector) essenziali per le architetture RAG
Conoscenza delle tecniche di Prompt Engineering e delle dinamiche di function calling / tool use per la creazione di agenti
Esperienza nella containerizzazione con Docker e orchestrazione tramite Kubernetes
Familiarità con ambienti Cloud Enterprise (Google Cloud Platform o Microsoft Azure)
Gestione del versioning e delle pipeline CI/CD tramite GitLab
Esperienza con strumenti di tracciamento e osservabilità per LLM, con focus specifico su Langfuse (per monitoraggio prompt, latenza, token usage e user feedback).

Preferibile

Esperienza pregressa con framework per la valutazione automatica della qualità RAG (es. Ragas, TruLens)
Competenze in tecniche di parsing documentale avanzato (OCR, layout detection)
Conoscenza pratica del fine-tuning di modelli open-source (LoRA, QLoRA)
Attitudine al problem solving e capacità di navigare l'incertezza in un settore in rapidissima evoluzione
Mentalità orientata al prodotto: capire come l'AI risolve problemi reali per l'utente finale
Ottime capacità di comunicazione per interfacciarsi sia con il team tecnico che con gli stakeholder di business.

Cosa offriamo

Eventi e corsi formativi
Convenzioni aziendali
Flessibilità oraria e smart working
Retribuzione prevista: da €30.824

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