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Siamo alla ricerca di un Senior Machine Learning Engineer! Il tuo contributo in questo ruolo: La risorsa si occuperà della progettazione e dello sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa basate su sistemi agentici, Large Language Models (LLM) e architetture RAG, contribuendo alla realizzazione di pipeline scalabili e affidabili. Sarà inoltre responsabile dell'ottimizzazione dei modelli, della gestione di dati non strutturati e del monitoraggio dell'intero ciclo di vita delle soluzioni AI in ambiente di produzione. Il Profilo ideale: Il candidato ideale ha almeno 3-4 anni di esperienza nel campo del Deep Learning e della Generative AI, ed è capace di sviluppare e implementare sistemi IA agentici, Large Language Models (LLM) e applicazioni avanzate basate su modelli fondazionali. Appassionato di tecnologia, innovazione e risoluzione di problemi complessi, con esperienza pratica nella progettazione di agenti autonomi, sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) e nell'implementazione di modelli in ambienti di produzione. Sede di lavoro: Napoli, Roma, Milano e Cosenza
Responsabilità
Progettazione e sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa basate su sistemi agentici, Large Language Models (LLM) e architetture RAG
Realizzazione di pipeline scalabili e affidabili
Ottimizzazione dei modelli
Gestione di dati non strutturati
Monitoraggio dell'intero ciclo di vita delle soluzioni AI in ambiente di produzione
Requisiti
Almeno 3-4 anni di esperienza nel campo del Deep Learning e della Generative AI
Sviluppo Agenti: Progettazione di sistemi agentici complessi, multi-agente e flussi di orchestrazione autonomi
Ingegneria LLM: Tuning, Prompt Engineering avanzato e ottimizzazione di Large Language Models e modelli multimodali
Sistemi RAG: Sviluppo di pipeline di Retrieval-Augmented Generation avanzate con database vettoriali per contestualizzare la GenAI
Gestione Dati: Familiarità con l'elaborazione di grandi dataset non strutturati (testo, codice, log, dati multimodali)
Pipeline Scalabili: Creazione di pipeline di GenAI stabili e gestione del ciclo di vita dei sistemi (LLMOps, monitoraggio bias/allucinazioni, deployment)
Preferibile
Cloud & Scaling: Esperienza in Cloud Computing e con piattaforme di deployment (AWS, GCP, Vertex AI, Azure AI, Bedrock)
Microservizi: Esperienza con architetture di microservizi e con il deployment di modelli e agenti su sistemi distribuiti
Framework GenAI: Conoscenza di tecnologie emergenti e framework di orchestrazione come LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen o Semantic Kernel
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