PpPer società leader a livello europeo nei servizi di credit management, focalizzata su soluzioni etiche e tecnologicamente avanzate per il recupero e la valorizzazione dei crediti, stiamo selezionando un bAI Engineer /b. /p pNell’ambito del potenziamento della struttura IT e dell’evoluzione delle piattaforme applicative, abbiamo necessità di avviare un percorso strutturato di introduzione dell’AI nel landscape applicativo, a partire dalla classificazione/categorizzazione dei documenti fino all’estrazione automatica di entità (entity extraction). /p pUn successivo step evolutivo sarà lo sviluppo di capability di chat conversazionale con i documenti e la generazione automatica di documenti a partire da template aziendali, alimentati dai dati di contesto. /p pA tal fine, ricerchiamo di un/una bAI Engineer /b con focus su bsviluppo di modelli OCR/LLM /b e integrazione con i sistemi legacy. La tecnologia di riferimento è quella della bpiattaforma Mistral /b (modelli SLM/LLM open, a seconda dei casi) e dell’borchestratore Windmill /b, con particolare attenzione ai flussi end-to-end: ingestion di dati strutturati e non strutturati, processamento AI e ritorno delle informazioni verso i sistemi core, in modalità automatica o con bhuman in the loop /b. /p ul liProgettare, addestrare e manutenere bpipeline OCR/LLM /b per la classificazione dei documenti, l’estrazione di entità e la normalizzazione delle informazioni. /li liConfigurare e integrare i bmodelli Mistral (SLM/LLM) /b tramite l’orchestratore bWindmill /b, definendo workflow robusti e riusabili. /li liDisegnare e implementare flussi di bingestion dati /b (strutturati e non strutturati) dai sistemi legacy e dai repository documentali aziendali. /li liSviluppare e ottimizzare componenti AI-driven per: ul lientity extraction e data enrichment; /li ligenerazione automatica di documenti a partire da template corporate. /li /ul /li liCollaborare con i team Application Development e Data per integrare i risultati dei modelli nei sistemi esistenti (API, servizi, batch, event-driven). /li liDefinire, implementare e monitorare bmetriche di qualità dei modelli /b (accuracy, recall, precision, drift, ecc.) e processi di continuous improvement. /li liPartecipare alle attività di btest tecnico, UAT e validazione funzionale /b, collaborando con Business, QA e Compliance. /li liProdurre la bdocumentazione tecnica /b (architetture, data flow, guideline di utilizzo) e contribuire alla diffusione delle best practice AI all’interno dell’organizzazione. /li /ul /p