AI Engineer | Cosenza

Lutech SpA; Cosenza; In loco; EUR 50.000 - 75.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Lutech SpA cerca un AI Engineer per disegnare e realizzare soluzioni basate su AI, GenAI e Agentic AI, con focus su progetti di Digital Transformation e iniziative R&D.

Collaborerai con team multidisciplinari nello sviluppo, integrazione e messa in esercizio di componenti AI scalabili, affidabili e riutilizzabili, gestendo anche costi e performance.

Competenze

Mansioni

• 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.

Strumenti

Python

LLM

RAG

Agentic AI

API

Cloud/On-Prem deployment

Descrizione del lavoro

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.