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Llm research engineer / ml engineer

Giuliano di Roma
Contratto a tempo indeterminato
Dedagroup
Pubblicato il 28 gennaio
Descrizione

Cosa aspettarti
Siamo uno dei principali gruppi tecnologici in Italia e operiamo come Business & Technology Accelerator di Aziende, Istituzioni Finanziarie e Servizi Pubblici, supportando l'evoluzione delle loro strategie IT e digitali. Con un ecosistema di imprese che condividono valori e visione, aiutiamo i clienti a cogliere i benefici della tecnologia, amplificandone l'impatto positivo su economia e società.
Entrerai in Istella, partner di Dedagroup, è specializzata in Big Data e Intelligenza Artificiale, con un forte focus su tecnologie di knowledge graph, data intelligence e AI generativa a supporto di soluzioni enterprise.
Troverai un contesto di ricerca applicata integrato con lo sviluppo di prodotto, dedicato allo sviluppo, all'addestramento e all'ottimizzazione di Large Language Models di scala medio-grande, con particolare attenzione alla lingua italiana ed europea e alla loro industrializzazione.
Cosa farai

Sarai coinvolto nella progettazione e implementazione di pipeline di pre-training, continual pre-training e fine-tuning di modelli linguistici, occupandoti della preparazione, del filtraggio e della deduplicazione di dataset testuali di grandi dimensioni.
Lavorerai su attività di training su infrastrutture multi-GPU e multi-node e sulla sperimentazione di tecniche di adattamento efficiente dei modelli.
Contribuirai alla valutazione delle capacità dei modelli in termini di qualità, robustezza e performance e all'ottimizzazione delle fasi di inferenza, con attenzione agli aspetti di efficienza e scalabilità.

Cosa ci aspettiamo da te

Laurea in discipline scientifiche, preferibilmente in Informatica o Ingegneria Informatica.
Solida esperienza in Machine Learning e Deep Learning e un'ottima conoscenza di Python e PyTorch.
Esperienza diretta nel training o fine-tuning di LLM o modelli NLP di grandi dimensioni.
Familiarità con distributed training (DDP, FSDP, ZeRO, parallelismi) e con l'ecosistema GPU / CUDA.
Comprensione approfondita delle architetture Transformer.
Costituiscono titolo preferenziale l'esperienza con strumenti e framework avanzati (vLLM, DeepSpeed, llama.cpp, Unsloth, Axolotl).
Gradito background di ricerca accademica.

Cosa ti offriamo

Work life balance grazie a un modello di lavoro agile.
Lavoro su tecnologie all'avanguardia nel campo Search + LLM e accesso a infrastrutture GPU e modelli proprietari.

#J-18808-Ljbffr

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