Per conto di Istella SpA, una delle principali piattaforme europee di Big Data Search & Analytics, siamo alla ricerca di un/a LLM Research Engineer - ML Engineer specializzato nello sviluppo, addestramento e ottimizzazione di Large Language Models (LLM).La risorsa lavorerà su modelli linguistici di scala medio-grande, con particolare attenzione alla lingua italiana ed europea, contribuendo sia alle attività di ricerca applicata sia all'industrializzazione dei modelli per l'utilizzo in contesti reali e di produzione.La figura opererà a stretto contatto con team di ricerca, di ingegneria e di prodotto, in un ambiente altamente tecnico e orientato alla sperimentazione continua.Responsabilità principali:
Progettare e implementare pipeline di pre-training, continual pre-training e fine-tuning di Large Language Models.Preparare, pulire, filtrare e deduplicare dataset testuali di larga scala, con attenzione alla qualità dei dati e alla copertura linguistica.Addestrare modelli su infrastrutture multi-GPU e multi-node, ottimizzando l'utilizzo delle risorse computazionali.Sperimentare e applicare tecniche avanzate di instruction tuning, LoRA / QLoRA e altri approcci di parameter-efficient fine-tuning.Valutare le performance dei modelli tramite metriche standard e avanzate (perplexity, benchmark NLP, capacità di reasoning, robustezza).Ottimizzare le fasi di inferenza, includendo quantizzazione, parallelismo e gestione di contesti estesi.Collaborare alla transizione dei modelli dalla fase di ricerca alla produzione.Laurea in discipline scientifiche, preferibilmente Informatica, Ingegneria Informatica, Ingegneria dell'Informazione o affini.Solida esperienza in Machine Learning e Deep Learning.Ottima conoscenza di Python e PyTorch.Esperienza diretta nel training o fine-tuning di LLM o di modelli NLP di grandi dimensioni.Familiarità con tecniche di distributed training (DDP, FSDP, ZeRO, tensor/model parallelism).Buona conoscenza dell'ecosistema GPU e delle tecnologie CUDA.Comprensione approfondita delle architetture Transformer.Esperienza con strumenti e framework come vLLM, DeepSpeed, llama.cpp, Unsloth, Axolotl.Conoscenza di pipeline di data quality, filtering e deduplicazione su scala web.Esperienza con federated learning o tecniche di training privacy-preserving.Background di ricerca accademica o PhD (titolo preferenziale, non obbligatorio).Contributi open source o pubblicazioni nel campo NLP / LLM.Coinvolgimento diretto nello sviluppo di LLM italiani ed europei di nuova generazione.Accesso a cluster GPU di ultima generazione.Forte integrazione tra ricerca e prodotto, con impatto concreto sul risultato finale.Ambiente altamente tecnico, collaborativo e orientato alla sperimentazione continua.Possibilità di crescita professionale su tematiche all'avanguardia nel campo dell'AI.Sedi di lavoro: Pisa, Cagliari, Roma o ibrido/remotoInquadramento contrattuale e retribuzione commisurati all'esperienzaRange di Ral proposto: *****K + welfare
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