Formula è una società del Gruppo Impresoft costituito da un insieme di aziende specializzate e complementari che declina la propria offerta in 4 Competence Center: Business Solutions, Industry Solutions, Customer Engagement, Corporate Resilience.
Le sinergie generate da queste integrazioni, unitamente alla combinazione di talenti, competenze, soluzioni e servizi molto diversificati, hanno permesso al gruppo di costruire un portfolio di offerta senza eguali sul mercato per accompagnare le aziende nel loro percorso di trasformazione digitale.
In Formula S.p.A stiamo ampliando il team R&D AI. La risorsa entrerà a far parte di un contesto di ricerca e sviluppo applicata, con focus sulla progettazione e realizzazione di soluzioni basate su Generative AI open-source, integrate nei nostri software ERP e nei prodotti proprietari.
In particolare si occuperà di:
* progettare e sviluppare architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) end-to-end, lavorando su dati strutturati e non strutturati;
* realizzare pipeline complete di:
o data ingestion e preprocessing,
o definizione delle strategie di chunking,
o embedding e indicizzazione,
o retrieval e ranking dei contenuti,
o generazione e post-processing delle risposte;
* sperimentare e confrontare diverse strategie di retrieval (similarity search, hybrid search, reranking);
* utilizzare e adattare LLM open-source per casi d’uso enterprise, curando prompt complessi e logiche multi-step;
* valutare le performance dei sistemi GenAI
* sviluppare servizi backend AI esposti tramite API e integrabili nei nostri applicativi.
* 1/2 anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni AI / ML o software data-driven.
* Ottima conoscenza di Python
* Langchain per orchestrazione agenti
* Esperienza concreta con Generative AI e LLM, preferibilmente open-source.
* Conoscenza e utilizzo di architetture RAG, vector search e metriche di similarità,
* Esperienza nell’integrazione di servizi tramite API REST.
* Utilizzo di database non relazionali (documentali e/o vettoriali).
* Capacità di progettare soluzioni robuste, manutenibili e orientate alla produzione, non solo proof-of-concept.
Competenze tecniche gradite (Nice to have)
* Utilizzo di vector database (FAISS, Chroma, Qdrant, Pinecone o equivalenti).
* Familiarità con l’ecosistema Hugging Face (model hub, transformers).
* Sviluppo di API con FastAPI.
* Utilizzo di Docker per ambienti di sviluppo e deploy.
Profilo ideale
* Ha un approccio ingegneristico e sperimentale: non si limita a “usare” i modelli, ma ne comprende i limiti.
* Sa motivare le scelte architetturali e gestire compromessi tra qualità, performance e costi.
* È abituato a lavorare su sistemi complessi, iterando tra sperimentazione, misurazione e miglioramento.
* È interessato all’evoluzione continua del mondo GenAI e al suo utilizzo in prodotti reali.
Tipologia contrattuale:
l’inquadramento e la retribuzione saranno commisurati all’esperienza e alle competenze maturate dal/la candidato/a.
È previsto il riconoscimento del buono pasto giornaliero, del premio di risultato aziendale e l’accesso alle convenzioni e piattaforme di Welfare e Wellbeing aziendale.