PpStiamo cercando un/una bSenior AI Engineer /bcon una solida esperienza nello sviluppo e nell’adozione di bsoluzioni di Artificial Intelligence /bin contesti complessi ed enterprise. Il ruolo richiede una combinazione di competenze bmodellistiche, architetturali e di valutazione /b, con esposizione a bMachine Learning, Deep Learning e Generative AI /b, lungo l’intero ciclo di vita delle soluzioni AI. /ppUna parte rilevante del ruolo riguarda la bvalutazione dei sistemi AI /b, sistemi bGenerative AI e agentici /b, oltre alla capacità di monitorare performance, drift e qualità dei modelli in produzione. /ppIl/la candidato/a deve avere familiarità con l’intero blifecycle dei modelli ML /bed essere in grado di bguidare, valutare e validare /ble scelte modellistiche e architetturali, anche quando lo sviluppo operativo è svolto da altri team. /ppCompletano il profilo un’elevata bautonomia tecnica /b, la capacità di contribuire alla definizione della bdirezione architetturale /b, un’attitudine alla bleadership tecnica e alla mentorship /b, e la capacità di collaborare efficacemente con team multidisciplinari e stakeholder business, supportando l’adozione di soluzioni AI bscalabili, affidabili e sostenibili /b. /ppLa retribuzione è commisurata alle competenze ed esperienze del candidato/a. /pbr/pÈ richiesta una bconoscenza approfondita dei modelli di Machine Learning e Deep Learning /be delle relative applicazioni, tra cui bforecasting e time series, classification, regression, anomaly detection, NLP e Computer Vision /b, maturata in contesti progettuali complessi. /ppIl/la candidato/a deve avere familiarità con l’intero blifecycle dei modelli ML /bed essere in grado di bguidare, valutare e validare /ble scelte modellistiche e architetturali, anche quando lo sviluppo operativo è svolto da altri team. /ppÈ inoltre richiesta una bsolida conoscenza ed esperienza su soluzioni di Generative AI /b, in particolare barchitetture Retrieval-Augmented Generation (RAG) /be bsistemi basati su AI Agents /b, inclusi scenari con barchitetture multi-agent /b. Il profilo ideale conosce e ha utilizzato framework e librerie quali bLangChain, LangGraph, Semantic Kernel o ADK /b, ed è in grado di valutarne l’adozione all’interno di architetture AI più ampie e ibride. /ppUna parte rilevante del ruolo riguarda la bvalutazione dei sistemi AI /b. È richiesta esperienza nell’utilizzo di metriche e tecniche di valutazione per modelli ML/DL (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, RMSE, MAE, MAPE, backtesting) e per sistemi bGenerative AI e agentici /b(retrieval quality, relevance, groundedness, task success rate, tool usage accuracy, robustness), oltre alla capacità di monitorare performance, drift e qualità dei modelli in produzione. /ppIl profilo ideale possiede un brobusto background di programmazione in Python /b, esperienza con framework di bMachine Learning e Deep Learning /b(ad esempio bPyTorch, TensorFlow, Hugging Face /b) e familiarità con pattern di sviluppo orientati alla produzione. È richiesta esperienza nell’adozione di soluzioni AI su bMicrosoft Azure /b, incluse piattaforme come bAzure Machine Learning, Azure OpenAI e Cognitive Services /b, nonché una buona conoscenza delle pratiche di bMLOps /b(CI/CD, versioning, monitoring, retraining). /p /p #J-18808-Ljbffr