Responsabilità: Progettare e sviluppare soluzioni basate su modelli di Intelligenza Artificiale e Intelligenza Artificiale Generativa Implementare, ottimizzare e mettere in produzione modelli di Machine Learning e Deep Learning Sviluppare pipeline di Data Science e workflow per sistemi AI in produzione Definire strategie di valutazione, validazione e monitoraggio dei modelli Sviluppare soluzioni basate su Large Language Models (LLM) , prompt engineering e architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) Lavorare con database vettoriali e tecniche di generazione di dati sintetici Collaborare con team di Data Engineering e sviluppo software Monitorare performance, qualità, robustezza e sicurezza dei sistemi AI Contribuire alla ricerca e all’adozione di tecnologie innovative in ambito AI Requisiti: Almeno 3 anni di esperienza in Data Science, Machine Learning o Intelligenza Artificiale Esperienza nello sviluppo e deployment di modelli AI in contesti reali Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie di Data Science Solida conoscenza di statistica, inferenza e Machine Learning Esperienza con modelli generativi e tecniche di prompt engineering Esperienza nella generazione di dati sintetici Familiarità con database vettoriali e architetture RAG Esperienza con piattaforme cloud Conoscenza di MLOps e architetture a microservizi Familiarità con sistemi di versioning (es. Git) e tecnologie di containerizzazione (es. Docker) Nice to Have: Conoscenza di librerie di Deep Learning (es. TensorFlow, PyTorch) Conoscenza dei rischi e delle problematiche di sicurezza dell’AI e relative strategie di mitigazione Esperienza con tecniche di post-training di LLM (SFT, reinforcement learning, distillazione) Esperienza con metodologie di valutazione dei modelli generativi
