Pubblicato il 16 giugno
Mansioni della posizione
Siamo alla ricerca di un/una AI Data Engineer che si occupi della progettazione, sviluppo e ottimizzazione di soluzioni basate su modelli di Intelligenza Artificiale generativa (LLM). La figura lavorerà su architetture moderne e scalabili, integrando tecniche avanzate di prompting, sistemi di retrieval intelligente (RAG), orchestrazione agentica e meccanismi di sicurezza. Il ruolo si colloca all'intersezione tra software engineering, machine learning applicato e MLOps, con l'obiettivo di costruire applicazioni AI modulari, affidabili e cloud-native. È prevista la possibilità di operare su infrastrutture cloud (AWS, GCP, Azure), sfruttando anche i servizi GenAI offerti nativamente dai principali provider (es. Amazon Bedrock, Vertex AI, Azure OpenAI).
Ha le carte in regola per avere successo? Le seguenti informazioni devono essere lette attentamente da tutti i candidati.
Il Tuo Contributo In Questo Ruolo
Progettare architetture agentiche, individuando le soluzioni più efficaci in base al contesto e ai requisiti di progetto
Sviluppare pipeline di prompting, gestione tool, memoria e context window
Integrare framework agentici open-source e protocollo MCP nei flussi applicativi
Progettare e ottimizzare soluzioni RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizzando Vector Database e strategie di retrieval avanzate
Definire metriche ed eseguire attività di valutazione (LLM-as-Judge, trajectory evaluation, metriche tradizionali)
Garantire osservabilità e monitoraggio degli agenti in ambienti di produzione
Applicare best practice di sicurezza (guardrails, gestione accessi, rate limiting, protezione dei dati e PII, mitigazione delle hallucination)
Gestire pipeline CI/CD, versionamento delle dipendenze e qualità del codice
Effettuare il deployment su piattaforme cloud e ambienti gestiti
Collaborare con il team contribuendo con analisi critica e approccio data-driven
Il Profilo Ideale
Ottima conoscenza di Python (classi, moduli, REST API, async programming, strutture dati)
Esperienza in ambienti cloud (AWS, GCP o Azure) e servizi correlati (es. Docker, IAM, Storage, Cloud Run, Vertex AI)
Esperienza con almeno un framework agentico (es. LangGraph, Semantic Kernel, ADK, OpenAI SDK)
Fondamenti di Machine Learning e Deep Learning
Conoscenza dei principali componenti dello sviluppo agentico: LLM, prompting (zero-shot, CoT, ReAct), gestione context window, tool e memoria
Esperienza nella progettazione di architetture agentiche e valutazione dei relativi trade-off
Esperienza con pipeline RAG e Vector Database
Esperienza nell'utilizzo di Git e gestione delle dipendenze (pip, poetry, uv)
Conoscenza della programmazione a oggetti, design pattern e principi di clean code
Conoscenza di base di CI/CD (es. GitHub Actions)
Conoscenza delle tematiche di sicurezza (guardrails, least-privilege, rate limiting, gestione PII, mitigazione delle hallucination)
Buona conoscenza della lingua inglese
Location: Bari, Napoli, Roma
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