AI Engineer

Gruppo Maggioli; Vitinia; Ibrido; EUR 28.000 - 34.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Formazione aziendale

Convenzioni aziendali

Flessibilità oraria e smart working

Descrizione del lavoro

Gruppo Maggioli cerca un Senior AI Engineer appassionato di Intelligenza Artificiale Generativa. Entra in un team tecnico all'avanguardia per progettare, sviluppare e mettere in produzione soluzioni basate su Large Language Models (LLM).

Il ruolo mira a creare sistemi conversazionali intelligenti, architetture RAG avanzate e agenti autonomi, gestendo l’intero ciclo di vita del dato e del modello, dall’ingestione all’osservabilità in produzione.

Competenze

• Ottima padronanza di Python e dei principali framework per lo sviluppo web (es. FastAPI o Flask) per esporre i modelli tramite API RESTful.
• Esperienza pratica e consolidata con framework di orchestrazione LLM (es. LangChain, LlamaIndex o integrazioni API dirette).
• Competenza nell'uso di Vector Database essenziali per le architetture RAG.
• Conoscenza delle tecniche di Prompt Engineering e delle dinamiche di function calling / tool use per la creazione di agenti.
• Esperienza nella containerizzazione con Docker e orchestrazione tramite Kubernetes.
• Familiarità con ambienti Cloud Enterprise (Google Cloud Platform o Microsoft Azure).
• Gestione del versioning e delle pipeline CI/CD tramite GitLab.
• Esperienza con strumenti di tracciamento e osservabilità per LLM, con focus su Langfuse.

Mansioni

• Progettazione e sviluppo LLM & RAG: sviluppare chatbot evoluti basati su architetture RAG avanzate e ottimizzare l'information retrieval.
• Sviluppo di AI Agents: progettare agenti autonomi capaci di utilizzare tool esterni in ambienti MCP.
• Data Ingestion & Indexing: creare pipeline robuste per estrazione, parsing e indicizzazione semantica di documenti complessi.
• Deploy & MLOps: containerizzare e orchestrare i servizi AI nei nostri ambienti Cloud.
• Osservabilità e Valutazione: monitorare performance e costi delle risposte in produzione e migliorare i prompt.

Conoscenze

Python

Architetture LLM

RAG

LangChain/LlamaIndex

Docker

Kubernetes

CI/CD

Cloud (GCP/Azure)

Observability

Prompt Engineering

Tooling / API

Strumenti

FastAPI/Flask

LangChain

LlamaIndex

Vector DB (Qdrant/Milvus/Pinecone/Weaviate/Pgv)

Docker

Kubernetes

Descrizione del lavoro

Descrizione azienda

Maggioli è una Family Company alla guida di un Gruppo di società che operano in Europa e America Latina. In oltre 100 anni, ha costruito e sviluppato competenze e soluzioni di eccellenza per supportare Pubblica Amministrazione, Sanità, Aziende e Liberi Professionisti affiancandoli nel percorso di trasformazione digitale. Creare valore condiviso è la bussola che ci orienta consapevoli che rispetto e senso di appartenenza sono fondamentali per sviluppare sinergie tra le nostre oltre 3.300 persone, le Istituzioni, le comunità, i fornitori e i partner nazionali e internazionali. La leadership consolidata nel mercato ICT rafforza il nostro senso di responsabilità e attenzione alla sostenibilità, coscienti del comune obiettivo di creare un futuro in cui tecnologia e conoscenza promuovano efficienza, sicurezza, inclusione ed etica, per una migliore qualità di vita.

Posizione

Stiamo cercando un/a Senior AI Engineer appassionato/a di Intelligenza Artificiale Generativa. Entrerai a far parte di un team tecnico all\'avanguardia per progettare, sviluppare e mettere in produzione soluzioni basate su Large Language Models (LLM).

Il tuo obiettivo principale sarà la creazione di sistemi conversazionali intelligenti, architetture RAG avanzate e agenti autonomi, gestendo l\'intero ciclo di vita del dato e del modello, dall\'ingestione all\'osservabilità in produzione.

Ti Occuperai Di

• Progettazione e Sviluppo LLM & RAG: Sviluppare chatbot conversazionali evoluti basati su architetture RAG (Retrieval-Augmented Generation) avanzate. Ti occuperai dell\'ottimizzazione dell\'information retrieval utilizzando strategie di embedding, vector search e modelli di reranking per massimizzare la pertinenza delle risposte;
• Sviluppo di AI Agents: Progettare e implementare agenti verticalizzati e autonomi capaci di utilizzare tool esterni, integrati all\'interno di ambienti basati su MCP (Model Context Protocol) per standardizzare e ottimizzare il contesto fornito ai modelli;
• Data Ingestion & Indexing: Creare pipeline robuste per l\'estrazione, il parsing e l\'indicizzazione semantica di documenti complessi (es. PDF multi-colonna, tabelle, documentazione tecnica strutturata), applicando strategie di chunking intelligenti;
• Deploy & MLOps: Containerizzare e orchestrare i servizi AI sviluppati, garantendone la scalabilità e l\'affidabilità nei nostri ambienti Cloud;
• Osservabilità e Valutazione: Monitorare le performance, i costi e la qualità delle risposte dei modelli in produzione (LLMOps), analizzando le tracce e i prompt per un miglioramento continuo.

Requisiti

• Ottima padronanza di Python e dei principali framework per lo sviluppo web (es. FastAPI o Flask) per esporre i modelli tramite API RESTful;
• Esperienza pratica e consolidata con framework di orchestrazione LLM (es. LangChain, LlamaIndex o integrazioni API dirette);
• Competenza nell\'uso di Vector Database (es. Qdrant, Milvus, Pinecone, Weaviate o Pgvector) essenziali per le architetture RAG;
• Conoscenza delle tecniche di Prompt Engineering e delle dinamiche di function calling / tool use per la creazione di agenti;
• Esperienza nella containerizzazione con Docker e orchestrazione tramite Kubernetes;
• Familiarità con ambienti Cloud Enterprise (Google Cloud Platform o Microsoft Azure);
• Gestione del versioning e delle pipeline CI/CD tramite GitLab;
• Esperienza con strumenti di tracciamento e osservabilità per LLM, con focus specifico su Langfuse (per monitoraggio prompt, latenza, token usage e user feedback).

Plus Graditi

• Esperienza pregressa con framework per la valutazione automatica della qualità RAG (es. Ragas, TruLens);
• Competenze in tecniche di parsing documentale avanzato (OCR, layout detection);
• Conoscenza pratica del fine-tuning di modelli open-source (LoRA, QLoRA);
• Attitudine al problem solving e capacità di navigare l\'incertezza in un settore in rapidissima evoluzione;
• Mentalità orientata al prodotto: capire come l\'AI risolve problemi reali per l\'utente finale;
• Ottime capacità di comunicazione per interfacciarsi sia con il team tecnico che con gli stakeholder di business.

Altre informazioni

Cosa Ti Possiamo Offrire

• Eventi e corsi formativi;
• Convenzioni aziendali;
• Flessibilità oraria e smart working;
• Retribuzione prevista: da €30.824