Armundia Group è alla ricerca di un profilo AI Engineer da inserire a capo di un team di R&D specializzato in AI Generativa integrata in soluzioni software Armundia. ? Obiettivo del ruolo Guidare un team tecnico di ricerca e sviluppo nell’ideazione, sperimentazione e applicazione di soluzioni basate su AI Generativa, con un focus particolare sull’utilizzo e l’ottimizzazione di modelli LLM, embeddings semantici e tecniche di fine-tuning. ? Competenze chiave Progettazione e addestramento di modelli neurali (Transformer, GAN, Diffusion). Esperienza hands-on con LLM (es. GPT, LLaMA, Claude, Mistral). Fine-tuning, prompt engineering e adattamento di modelli pre-addestrati. ? Embeddings & Similarità semantica Generazione e utilizzo di embeddings vettoriali (es. con OpenAI, Hugging Face, SentenceTransformers). Costruzione di sistemi basati su semantic search, clustering semantico e retrieval-augmented generation (RAG). Conoscenza di tecniche di dimensionality reduction (PCA, UMAP, t-SNE) per analisi e visualizzazione. NICE TO HAVE (competenze in sviluppo sw) : Database relazionali e NoSQL: PostgreSQL, Oracle, MongoDB. API RESTful & Sicurezza: progettazione di API, OAuth2, JWT, integrazione con servizi esterni. Conoscenza del ciclo di vita software enterprise: CI/CD, test automation, monitoraggio. ? Leadership e organizzazione Gestione operativa di un piccolo team (2–6 persone) tra ricercatori, data scientist e sviluppatori. Definizione delle roadmap di R&D, con bilanciamento tra esplorazione teorica e delivery. Mentorship tecnica e aggiornamento continuo del team su trend e paper rilevanti. ? Capacità analitiche e sperimentali Esperienza nel design di esperimenti ML: creazione di benchmark e metriche custom. Analisi del comportamento dei modelli generativi: explainability, controllo dell’output, misure anti-bias. Attenzione alla robustezza, scalabilità e efficienza computazionale delle soluzioni. Mentalità sperimentale, curiosa, documentata. Forte comunicazione interdisciplinare, anche verso stakeholder non tecnici. Attitudine alla condivisione open-source o alla documentazione scientifica. Esperienza con modelli multi-modali (testo immagine/audio). Competenze in NLP tradizionale (NER, parsing, text classification). Partecipazione a community scientifiche o contributi a repository pubblici. Se sei interessato e il tuo profilo corrisponde alla nostra offerta, non esitare a candidarti! La ricerca si intende rivolta ai candidati di ambo i sessi ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91 J-18808-Ljbffr