AI Engineer_Senior

Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd; Milano; Ibrido; EUR 70.000 - 110.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Formazione continua

Lavoro ibrido

Mobilità internazionale

Rete EY

Descrizione del lavoro

EY Italia cerca un AI Engineer Senior per contribuire allo sviluppo e all'integrazione di componenti AI in soluzioni enterprise, collaborando con AI Architect, Data Scientist e DevOps/MLOps per trasformare requisiti in componenti production-ready.

Richiesta 3-5 anni di esperienza in AI/ML, ottima conoscenza di Python e framework principali (PyTorch/TensorFlow), API REST e servizi cloud. Esperienza con LLM, pipeline RAG, embeddings e pratiche MLOps è preferita.

Competenze

• 3-5 anni di esperienza in AI engineering, machine learning engineering o sviluppo di soluzioni AI/ML in contesti enterprise o tecnologici.
• Buona conoscenza di Python e dei principali framework AI/ML (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn).
• Esperienza con LLM, pipeline RAG, embeddings, prompt engineering, model serving o integrazione di modelli generativi.
• Esperienza nello sviluppo e integrazione di API REST, servizi applicativi, microservizi o componenti cloud-native.
• Familiarità con containerizzazione (Docker, Kubernetes) e pratiche di deployment in ambienti cloud.
• Conoscenza dei principi MLOps e dei principali strumenti di model lifecycle management.

Mansioni

• Sviluppare componenti AI per prodotti enterprise, inclusi agenti, pipeline RAG e servizi di inferenza.
• Implementare logiche applicative in Python o linguaggi equivalenti, garantendo qualità e manutenibilità del codice.
• Integrare API AI/ML e servizi cloud AI all’interno di architetture applicative e cloud-native.
• Collaborare con AI Architect e AI Data Scientist per trasformare modelli e specifiche tecniche in componenti production-ready.
• Partecipare a sessioni di planning, refinement e technical review per migliorare delivery.

Conoscenze

Python

AI engineering

Machine learning

Agile

Team collaboration

Inglese

Strumenti

Docker

Kubernetes

REST APIs

Descrizione del lavoro

Se cerchi un percorso di crescita in un contesto internazionale dove le tue idee contano davvero, sei nel posto giusto. In EY puoi dare forma alla tua carriera e contribuire a costruire un mondo del lavoro migliore, insieme a chi lo sta già trasformando ogni giorno.

Lo abbiamo chiesto a chi ci lavora già! Questi i fattori più influenti:

• Investimento sulle competenze del futuro: fin dal primo giorno, eventi, strumenti e corsi sull’Intelligenza Artificiale, disponibili per tutti;
• Formazione continua: oltre 50 ore di corsi tecnici e manageriali all’anno previsti per ciascuna persona;
• Sviluppo e progressione di carriera: solo negli ultimi 12 mesi, oltre la metà delle persone di EY si è vista riconoscere un avanzamento di carriera;
• Mobilità e opportunità internazionali, compresa la possibilità di lavorare in smart working dall’estero fino a 20 giorni senza essere in trasferta;
• Lavoro ibrido senza giornate prestabilite centralmente.
• Un network internazionale su cui poter contare.

Scopri nel concreto che cosa fa un/una AI Engineer

Descrizione del lavoro

L’AI Engineer (Senior) contribuisce allo sviluppo, integrazione e industrializzazione di componenti AI all’interno dei prodotti AI+ Factory, trasformando specifiche architetturali e requisiti di prodotto in soluzioni tecniche robuste, scalabili e manutenibili.

Il ruolo lavora a stretto contatto con AI Architect, AI Data Scientist, FullStack Developer, DevOps/MLOps Engineer e Product Manager, contribuendo alla realizzazione di agenti AI, pipeline RAG, integrazioni con modelli LLM, servizi di inferenza e componenti applicative basate su intelligenza artificiale.

Responsabilità

• Sviluppare componenti AI per prodotti e piattaforme enterprise, inclusi agenti, pipeline RAG, servizi di inferenza, orchestrazioni LLM e integrazioni con modelli pre-addestrati o fine-tuned.
• Implementare logiche applicative in Python, TypeScript o linguaggi equivalenti, garantendo qualità, scalabilità e manutenibilità del codice.
• Integrare API AI/ML, servizi cloud AI e modelli custom all’interno di architetture applicative e cloud-native.
• Collaborare con AI Architect e AI Data Scientist per trasformare modelli, prototipi e specifiche tecniche in componenti production-ready.

Engineering, testing e qualità del software

• Partecipare alla progettazione tecnica dei moduli AI, contribuendo alla definizione di pattern implementativi, interfacce, API e logiche di integrazione.
• Eseguire attività di testing, debugging, profiling e ottimizzazione delle performance dei componenti AI sviluppati.
• Applicare pratiche di software engineering, code review, versioning, documentazione tecnica e automazione dei test.
• Garantire che le soluzioni sviluppate siano coerenti con gli standard in termini di sicurezza, affidabilità, riusabilità e compliance.

MLOps, deployment e industrializzazione

• Collaborare con DevOps/MLOps Engineer per integrare i componenti AI nei processi di CI/CD, deployment e monitoraggio in ambienti cloud.
• Contribuire alla gestione del ciclo di vita dei modelli, incluse attività di versioning, packaging, configurazione, rilascio e monitoraggio operativo.
• Supportare l’industrializzazione di prototipi AI, acceleratori e asset riutilizzabili, portandoli da proof-of-concept a componenti stabili e documentati.
• Contribuire alla libreria interna di componenti, template, connettori e accelerator AI della Factory.

Collaborazione cross-funzionale e supporto tecnico

• Lavorare in team multidisciplinari con Product Manager, FullStack Developer, UI/UX Engineer, Data Engineer, AI Data Scientist e AI Architect.
• Supportare la traduzione dei requisiti di prodotto in soluzioni tecniche implementabili, evidenziando vincoli, dipendenze e rischi tecnici.
• Fornire supporto tecnico a figure più junior, condividendo best practice e contribuendo alla crescita delle competenze del team.
• Partecipare a sessioni di planning, refinement, technical review e retrospettive, contribuendo al miglioramento continuo delle modalità di delivery.
• 3-5 anni di esperienza in AI engineering, machine learning engineering, software engineering o sviluppo di soluzioni AI/ML in contesti enterprise o tecnologici.
• Solida conoscenza di Python e dei principali framework AI/ML, come PyTorch, TensorFlow, scikit-learn o equivalenti.
• Esperienza con LLM, pipeline RAG, embeddings, prompt engineering, model serving o integrazione di modelli generativi.
• Esperienza nello sviluppo e integrazione di API REST, servizi applicativi, microservizi o componenti cloud-native.
• Familiarità con containerizzazione, Docker, Kubernetes e pratiche di deployment in ambienti cloud.
• Conoscenza dei principi MLOps e dei principali strumenti di model lifecycle management, experiment tracking o model monitoring.
• Capacità di scrivere codice pulito, testabile, documentato e riutilizzabile.
• Capacità di lavorare in team Agile e cross-funzionali, interagendo con figure tecniche e di prodotto.
• Buona conoscenza della lingua inglese.

Competenze preferenziali

• Esperienza con framework e strumenti per applicazioni GenAI e agentic AI, come LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o equivalenti.
• Esperienza con servizi AI cloud, come Azure AI, AWS Bedrock, AWS SageMaker, Google Vertex AI o piattaforme equivalenti.
• Familiarità con vector database e tecnologie di retrieval, come Pinecone, Weaviate, FAISS, pgvector o equivalenti