Your Perspectives
Entrerai nel nostro team Digital Innovation: AI Center of Excellence in cui si impara sul campo, con mentorship e aggiornamento continuo, lavorando su prodotti e piattaforme basati su AI generativa.
Operiamo in un ambiente multicloud (prevalentemente GCP, con progettualità anche su Azure) e con opportunità su iniziative interne, con clienti italiani di tutti i settori / industry e su progetti in collaborazione con il Network PwC (il leader dell’AI CoE è a capo della Factory Global di PwC con più di 50 paesi coinvolti).
Lavorerai in team con profili senior e ti occuperai di costruire componenti, prototipi e funzionalità che diventano soluzioni reali: dall’implementazione di servizi e pipeline, fino all’integrazione con interfacce e processi aziendali.
Non serve arrivare “già esperti su tutto”: conta avere basi solide, mindset da builder e voglia di crescere.
Avrai l’opportunità di:
- Costruire applicazioni Agentic AI: agenti autonomi per task execution, decision making e workflow multi-step, con orchestrazione, tool use, memorie, retrieval e guardrail.
- Lavorare con coding agents (Continue, Claude Code, Codex): integrazione di assistenti open-source e soluzioni LLM‑powered nell’ecosistema aziendale (es. MCP server, automazioni per sviluppo, test e documentazione).
- Sviluppare prodotti basati su framework agentici (A2A, A2UI) e nuovi paradigmi di interazione: esperienze che uniscono agenti, UI dinamiche e collaborazione real‑time.
- Contribuire alla piattaforma proprietaria di PwC che copre l’intero stack.
- Open Source Intelligence: scraping AI e pipeline di arricchimento dati.
- Generazione immagini (es. fashion): modelli open‑source finetunati e modelli SOTA.
- Generazione audio/musica: con modelli dedicati.
- Generazione video: con ottimizzazione, quantizzazione e tecniche tipo LoRA per deployment efficiente.
- Progettare e ottimizzare RAG avanzati: multi‑document analysis, strategie di retrieval, embedding/reranking, thresholding dinamico e prompt design.
- Implementare evaluation & observability: metriche, benchmark e workflow con LLM‑as‑a‑Judge (es. deep eval), monitoring e miglioramento continuo.
- Contribuire alla qualità dei deliverable, lavorare con PM e stakeholder, gestire vincoli di budget/quality, e portare in produzione soluzioni affidabili e scalabili.
- Collaborare in team cross‑funzionali (design, product, engineering) per costruire esperienze con impatto reale su persone e processi.
Cosa significa “essere Junior” in PwC:
Nel day‑by‑day sarai affiancato su:
- Formazione di gruppo per apprendere i principali concetti relativi all’AI (LLM, Prompt Engineering).
- Scomposizione del problema in task, stima e priorità.
- Sviluppo di componenti in Python e integrazione API.
- Miglioramento iterativo (feedback, test, misurazione qualità).
- Documentazione chiara e handover del lavoro.
- Primi passi su cloud e deployment (con supporto del team).
Your unique strengths
Cerchiamo persone all’inizio del percorso (0‑2 anni di esperienza) con solide basi ingegneristiche e voglia di crescere in un contesto ad alta innovazione. Ti riconosci se:
- Hai una laurea (o stai per concluderla) in discipline STEM (es. Computer Engineering, Informatica, Ingegneria Informatica, Data Engineering, Matematica, Fisica) o un percorso equivalente.
- Hai buona confidenza con la programmazione e con almeno uno tra Python (preferibile), o NodeJS; ti piace “mettere le mani” su codice e prototipi.
- Hai familiarità con concetti di software engineering: strutturare un progetto, scrivere codice leggibile, usare Git, testare (anche in modo base), documentare.
- Ti interessa l’AI (anche se non l’hai mai usata in modo approfondito) e vuoi imparare a lavorare con LLM e sistemi generativi partendo da casi d’uso reali.
- Hai un mindset “builder”: curiosità, intraprendenza, capacità di imparare velocemente e di chiedere feedback.
- Sai lavorare in team: ascolto, responsabilità, capacità di sintesi e collaborazione con figure diverse (tech e non‑tech).
- Hai un’ottima conoscenza dell’inglese, scritto e parlato.
Plus (non obbligatori, ma che ci piacerebbe vedere)
- Progetti personali / GitHub / portfolio (anche non AI).
- Basi di API REST, database (SQL o NoSQL), Docker e/o cloud (anche livello introduttivo).
- Corsi, tesi o side project che dimostrino interesse per AI/GenAI (anche solo sperimentazioni, hackathon, reading group).
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