OverviewCon Rcs Innovation nasce nel Gruppo una realtà industriale che ha come focus l’innovazione digitale e quindi la dematerializzazione della conoscenza e dalla sua trasformazione mediante l’utilizzo di nuove tecnologie in nuovi formati e nuovi modi di utilizzo.
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L’impegno è quello di sviluppare nuove codificazioni di informazione e conoscenze finalizzate a rendere i prodotti e servizi programmabili, modificabili, flessibili e comunicabili.
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L’utilizzo di nuovi elementi digitali e di componenti fisiche, combinati tra loro, forma – quindi – una nuova offerta fondata su un business model creativo; difatti, il potenziale delle nuove tecnologie digitali, si esplica in una più ampia “digital trasformation” dei modelli di business aziendali a prescindere dalla specifica funzione osservata, dal settore di appartenenza, dal fatto che si producano beni o si eroghino servizi o dalle dimensioni aziendali.
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Oggi cerchiamo una risorsa da inserire in organico:AI & Generative AI Engineer.
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Requisiti richiestiLaurea magistrale in Ingegneria Informatica, Scienze Informatiche.
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1+ anni di esperienzanello sviluppo di soluzioni AI-driven, di cuialmeno 2–3 progetti di Generative AI realizzati(Po C o produzione).
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Ruolo tecnico al 100% : la figura si concentrerà esclusivamente su progettazione, sviluppo, test e messa in produzione delle soluzioni AI.
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Ottima conoscenza della lingua inglese tecnica; gradito lo spagnolo.
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Competenze tecniche richiesteGoogle Cloud Platform : Vertex AI (Model Garden, Generative AI Studio), Cloud Run, Cloud Functions, Big Query, Cloud Composer (Airflow) per MLOps e orchestrazione.
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Pythonavanzato (type-first; Pydantic v2 /Pydantic AI ), Fast API, testing (Pytest) e automazioni CI/CD (Cloud Build, Git Hub Actions).
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Lang ChaineGoogle Agents Development Kit : progettazione di agent-based architectures, memoria, tool-calling, retrieval-augmented generation (RAG) e pattern di orchestrazione multi-modalità.
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AI-coding : esperienza nell'uso di strumenti di assistenza allo sviluppo come Git Hub Copilot, Open AI Codex, Gemini Code Assist e framework per la generazione automatica e contestuale di codice (prompt-to-code, agent-based coding, test generation automatica).
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Integrazione e fine-tuning di LLM e modelli multimodali, con particolare enfasi sumodelli di image e video generationdi ultima generazione come Imagen 4, Flux, Veo 3, Kling, Runway, per creare contenuti visivi ad alta qualità, scenari video sintetici e output personalizzati per contesti editoriali, sportivi e pubblicitari.
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Inclusione di tecniche di adattamento come Lo RA, PEFT, QLo RA e distillation per l’ottimizzazione dei modelli su task specifici.
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Pipeline diimage/video generationcontrollata (prompt engineering, negative prompts, control-nets, temporal consistency) e post-processing con FFmpeg e Media Pipe.
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Esperienza convector databases(Pinecone, Weaviate, pgvector/Cloud SQL) per l’indicizzazione e il retrieval semantico su larga scala, integrati in pipeline RAG e architetture agentiche.
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Conoscenza approfondita dei principaliembedding frameworks, incluse tecniche di generazione embedding con modelli proprietari e open-source, e gestione di versioning.
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Monitoring & observability di modelli generativi (Vertex AI Monitoring, MLflow, Weights & Biases, Prompt Layer).
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Conoscenza didata engineeringsu Spark/Dataproc, Delta Lake, Pub/Sub streaming e best practice di data governance, privacy & safety nei contenuti generati.
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PlusPubblicazioni o contributi open-source su Lang Chain, Pydantic AI, agentic frameworks o modelli di diffusione.
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Esperienza conaudio generation(e.g.
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Lyria, Audio LM, Suno),3 D/Ne RFpipelines.
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Background nei settorimedia, sport, advertising o broadcast : conoscenza dei flussi editoriali (CMS, DAM, playout) e dei vincoli di copyright/trademark nei contenuti generativi.
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Certificazioni Google Cloud Professional Machine Learning Engineer o Generative AI Engineer.
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Cosa faraiProgettare e sviluppare soluzioni di AI generativa(testo, immagine, video, audio, codice) per casi d’uso concreti nei settori editoriali, pubblicitari, sportivi e formativi del Gruppo RCS.
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Lavorare a stretto contatto con il team AI e gli altri sviluppatori per realizzare agent, pipeline, API e servizi AI in ambienti cloud-native.
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Sperimentare rapidamente nuovi modelli, framework e tool AI per creare prototipi e MVP ad alto contenuto tecnologico.
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Contribuire alla definizione di standard tecnici, documentazione e best practice interne per modelli e componenti generativi.
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Monitorare performance e comportamento dei modelli AI in produzione, intervenendo per ottimizzazione, robustezza, explainability e sicurezza.
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Perché candidarsiAvrai l’occasione di lavorare su progetti adaltissimo tasso d’innovazione, con la possibilità reale di portare sul mercato soluz