Il
Middle AI Engineer
è una figura altamente specializzata che si occupa di progettare, sviluppare, ottimizzare e mettere in produzione sistemi basati su intelligenza artificiale, con particolare attenzione a modelli linguistici, machine learning avanzato, MLOps e integrazioni tra modelli e applicazioni. Tale figura deve essere in grado di condurre attività di ricerca e sviluppo in autonomia al fine di trarre spunti utili allo sviluppo industriale di prodotti e soluzioni. Magistrale in Ingegneria Informatica o indirizzi affini, Informatica, Matematica, Fisica, Data Science. Almeno 3 anni di esperienza nello sviluppo in almeno di uno dei seguenti linguaggi: .NET Core C#, Java Spring; Almeno 3 anni di esperienza nello sviluppo in Python; Conoscenza dei concetti, algoritmi e metodologie di Machine Learning, Deep Learning e NLP (Speech to Text – Text to Speech); Conoscenza dei principali LLM; Conoscenza di sistemi ad Agenti; Conoscenza delle tecniche di generazione/addestramento di SML (Distillazione, Fine Tuning, Quantizzazione, Pruning); Conoscenza dei principali framework di ML/NLP, come Scikit-Learn, Scipy, NLTK, Tensorflow, PyTorch; Conoscenza delle tecnologie per il Semantic Web (RDF, OWL, SPARQL); Capacità gestire infrastrutture complesse (on premise e in cloud:GCP, AWS, Azure) per il supporto di SML; Conoscenza dei processi di MLOps; Conoscenza di tecniche di AI per la risoluzione di problemi di ricerca operativa ed ottimizzazione combinatoria; Conoscenza delle problematiche relative alla progettazione ed alla customizzazione di recommender system; Autonomia nell'approccio scientifico alla risoluzione dei problemi in ambito R&D; industriale; Conoscenza dei processi di sviluppo di POC e dei processi di Ingengerizzazione e Industrilizzazione; Conoscenza di database SQL (MySQL, Postgres, ...) e NoSQL (ElasticSearch, MongoDB); Utilizzo strumenti di virtualizzazione e orchestrazione come Docker e Kubernetes; Conoscenza approfondita di sistemi di versionamento (Git); Familiarità con lo scouting di letteratura scientifica; Familiarità con metodologie Agile/Scrum; Conoscenza delle normative GDPR e AI Act Conoscenza principi di AIO; Conoscenza di tecniche per Computer Vision; Conoscenza di tecnologie frontend quali Angular o React; Sviluppo Cloud Native con framework moderni, utilizzando best practice. Conoscenza dei principi di sicurezza fondamentali (OWASP Top 10) Conoscenza di Graph DB (es. Neo4j). Attitudine al lavoro in un ambiente agile e propensione alla comunicazione; Proattività e atteggiamento critico; Capacità di gestire team di sviluppo e gestire la customizzazione dei prodotti per i clienti; Conoscenza della lingua inglese scritta e parlata La ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi (L.903/77) È necessaria l’autorizzazione al trattamento dei dati personali tramite l’inserimento nel CV della seguente dicitura: “Autorizzo il trattamento dei dati personali contenuti nel mio curriculum vitae ai sensi dell’art. 13 del D. Lgs. 196/2003 e dell’art. 13 GDPR 679/16.”
#J-18808-Ljbffr