AI Engineer – Document Intelligence (OCR/LLM)
Per 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 AI Engineer.
Nell'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).
Un 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.
A tal fine, ricerchiamo di un/una AI Engineer con focus su sviluppo di modelli OCR/LLM e integrazione con i sistemi legacy. La tecnologia di riferimento è quella della piattaforma Mistral (modelli SLM/LLM open, a seconda dei casi) e dell' orchestratore Windmill, 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 human in the loop .
Responsabilità principali
Progettare, addestrare e manutenere pipeline OCR/LLM per la classificazione dei documenti, l'estrazione di entità e la normalizzazione delle informazioni.
Configurare e integrare i modelli Mistral (SLM/LLM) tramite l'orchestratore Windmill, definendo workflow robusti e riusabili.
Disegnare e implementare flussi di ingestion dati (strutturati e non strutturati) dai sistemi legacy e dai repository documentali aziendali.
Sviluppare e ottimizzare componenti AI-driven per:
document classification / routing;
entity extraction e data enrichment;
conversational chat con i documenti;
generazione automatica di documenti a partire da template corporate.
Collaborare con i team Application Development e Data per integrare i risultati dei modelli nei sistemi esistenti (API, servizi, batch, event-driven).
Definire, implementare e monitorare metriche di qualità dei modelli (accuracy, recall, precision, drift, ecc.) e processi di continuous improvement.
Partecipare alle attività di test tecnico, UAT e validazione funzionale, collaborando con Business, QA e Compliance.
Produrre la documentazione tecnica (architetture, data flow, guideline di utilizzo) e contribuire alla diffusione delle best practice AI all'interno dell'organizzazione.
️ Stack Tecnologico e Pattern Preferenziali
Linguaggi & AI stack:
Python (obbligatorio), SQL;
librerie ML/AI (es PyTorch, TensorFlow, scikit-learn);
OCR & Document Intelligence:
motori OCR (es. Tesseract, Azure Computer Vision, Google Document AI o equivalenti);
parsing di PDF, immagini, documenti scannerizzati e form semi-strutturati.
LLM & Orchestrazione:
utilizzo e integrazione di modelli Mistral (SLM/LLM) ;
orchestratore Windmill o strumenti equivalenti per la gestione di workflow AI;
pattern RAG (Retrieval-Augmented Generation), prompt engineering.
Integrazione & Architetture:
RESTful API, microservizi, event-driven architecture (es. Kafka o equivalenti);
integrazione con sistemi legacy e DB relazionali (MySQL/PostgreSQL, altri RDBMS).
Data & DevOps:
Git, ambienti di test e CI/CD;
Docker/Kubernetes per il deployment dei servizi AI;
strumenti di monitoring e logging (es. Prometheus, Grafana, ELK o equivalenti).
Tooling:
Jira, Confluence, GitLab/GitHub o strumenti analoghi di project & code management.
Requisiti richiesti
Laurea in discipline tecnico-informatiche, Data Science, Ingegneria o equivalenti.
Almeno 3 anni di esperienza in ruoli di AI/ML Engineer o Data Scientist applicato a casi d'uso di NLP/OCR/Document Intelligence .
Esperienza comprovata nello sviluppo di pipeline end-to-end per:
classificazione documentale;
estrazione di entità da testi e documenti;
integrazione dei risultati in sistemi applicativi enterprise.
Buona conoscenza di concetti e tecniche di:
NLP, embedding, similarity search, RAG;
addestramento/fine-tuning e valutazione di modelli LLM/SLM.
Esperienza nel disegno e integrazione di REST API e servizi AI in contesti enterprise.
Familiarità con ambienti Agile e metodologie iterative (Scrum/Kanban).
È considerata un plus la conoscenza dei processi di gestione del credito deteriorato (NPE) e del contesto regolamentare di riferimento.
Capacità di lavorare su progetti in ambienti ad alta complessità funzionale e con molteplici stakeholder (IT, Business, Compliance, Operations).
Ottima conoscenza della lingua italiana e buona conoscenza dell'inglese tecnico.
Competenze trasversali
Approccio analitico, rigore metodologico e forte orientamento alla qualità dei modelli e dei dati.
Autonomia, proattività e capacità di gestire priorità e trade-off tra performance, costo e time-to-market.
Ottime capacità relazionali e comunicative, con attitudine a spiegare concetti complessi a interlocutori non tecnici.
Attitudine al lavoro in team multifunzionali e distribuiti, in stretto contatto con i team di sviluppo applicativo e le funzioni di Business.
Curiosità, mindset sperimentale e forte interesse per l'evoluzione continua del mondo LLM/AI generativa .
Orario : full time
Sede di lavoro: Roma. È richiesta disponibilità a trasferte sul territorio nazionale
Si offre:
Contratto con retribuzione commisurata all'effettiva esperienza.
Ambiente dinamico, innovativo ed in forte crescita.
Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91