AI Engineer: GenAI, RAG & Multi-Agent Systems

Lutech; Bardi; Hybrid; EUR 32,000 - 39,000; Full time

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Job summary

Lutech cerca un AI Engineer per progettare e realizzare soluzioni basate su AI, Generative AI e Agentic AI, con focus su progetti di Digital Transformation e iniziative R&D ad alto contenuto tecnologico. Lavorerai in team multidisciplinari occupandoti di sviluppo, integrazione e messa in esercizio di componenti AI scalabili.

Gestirai requisiti, deployment e monitoraggio di LLM, pipeline RAG e architetture multi‑agente, collaborando con clienti e stakeholder di progetto, in un contesto ibrido a

Qualifications

• Esperienza minima 2 anni nello sviluppo software con focus su AI/GenAI.
• Ottima conoscenza di Python, SQL e gestione dati.
• Esperienza con LLM, architetture RAG e recupero della conoscenza.
• Conoscenza di framework come LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK o equivalenti.
• Familiarità con ambienti Cloud (AWS, Azure o GCP), Docker/containerizzazione, Kubernetes e CI/CD.
• Comprensione dei principi di sicurezza, governance e valutazione delle soluzioni AI.

Responsibilities

• Progettare e sviluppare soluzioni AI/GenAI scalabili e robuste.
• Sviluppare backend, API e servizi Python basati su LLM.
• Integrare soluzioni AI con database, API e sistemi enterprise.
• Realizzare pipeline RAG e workflow multi‑agent per retrieval e generazione.
• Monitorare prestazioni, costi e qualità delle soluzioni AI.

Skills

Python programming

SQL

AI/GenAI

Cloud computing

Tools

LangChain

LangGraph

OpenAI Agents SDK

Microsoft Agent Framework

AWS

Azure

GCP

Docker

Kubernetes

CI/CD

Job description

Lutech cerca un AI Engineer per progettare e realizzare soluzioni basate su AI, Generative AI e Agentic AI, con focus su progetti di Digital Transformation e iniziative R&D ad alto contenuto tecnologico. Lavorerai in team multidisciplinari occupandoti di sviluppo, integrazione e messa in esercizio di componenti AI scalabili.

Gestirai requisiti, deployment e monitoraggio di LLM, pipeline RAG e architetture multi‑agente, collaborando con clienti e stakeholder di progetto, in un contesto ibrido a