AI Engineer | Bari

Lutech SpA; Bari; On-site; EUR 55,000 - 80,000; Full time

Job summary

Lutech SpA cerca un AI Engineer per progettare e realizzare soluzioni basate su AI, GenAI e Agentic AI a Bari. Lavorerai in team multidisciplinari su progetti di Digital Transformation e iniziative di R&D, sviluppando backend, API e integrazioni complesse.

Avrai responsabilità dalla raccolta requisiti al deployment, con attenzione a scalabilità, affidabilità e contenimento costi, collaborando con stakeholder di progetto e team interni.

Qualifications

• Esperienza nello sviluppo di soluzioni AI scalabili
• Conoscenza di GenAI e architetture LLM
• Competenze nell'integrazione di API e backend basati su Python

Responsibilities

• Progettare e sviluppare soluzioni AI/GenAI scalabili e robuste, dal requisito al deployment
• Sviluppare applicazioni, servizi e API in Python basati su LLM, RAG e Agentic AI
• Integrare soluzioni AI con database, API e sistemi enterprise
• Progettare workflow agentici e architetture multi-agente per retrieval, reasoning e generazione di contenuti
• Gestire selezione, performance e costi delle soluzioni AI e monitorarne qualità e affidabilità

Skills

Python

GenAI

LLM

RAG

APIs

Agentic AI

Cloud

Job description

Come AI Engineer contribuirai alla progettazione e realizzazione di soluzioni basate su AI, Intelligenza Artificiale Generativa e Agentic AI, con focus su progetti cliente di Digital Transformation e su iniziative finanziate in ambito R&D, ad alto contenuto tecnologico. Lavorerai all'interno di team multidisciplinari e dinamici occupandoti dello sviluppo, integrazione e messa in esercizio di componenti AI scalabili, affidabili e riutilizzabili, collaborando con clienti e stakeholder di progetto.

Attività principali:

• Progettare e sviluppare soluzioni AI/GenAI scalabili e robuste, dalla raccolta dei requisiti al deployment;
• Sviluppare applicazioni, servizi, backend e API in Python basati su LLM, RAG e Agentic AI, collaborando con il team di Front End;
• Integrare soluzioni AI con database, API, sistemi enterprise, repository documentali e knowledge base;
• Realizzare e ottimizzare pipeline RAG e progettare workflow agentici e architetture multi-agente per attività di retrieval, reasoning e generazione di contenuti;
• Integrare e orchestrare LLM (cloud e on-prem), gestendone selezione, performance e affidabilità, con attenzione al contenimento dei costi d'esercizio;
• Monitorare, testare e ottimizzare qualità, performance e costi delle soluzioni sviluppate.