Artificial Intelligence Engineer

eGlue; Milano; In loco; EUR 45.000 - 55.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Buoni pasto

Welfare 250€

Assicurazione sanitaria

Descrizione del lavoro

eGlue cerca un Senior AI Specialist per guidare pipeline di ingestion, indicizzazione e retrieval per soluzioni RAG e knowledge base intelligenti, a supporto di agenti AI e chatbot. La figura collaborerà con AI Engineer, Data Scientist e stakeholder di business in ambito IT consulting a Milano, in sede.

Richiesta esperienza in AI, NLP, IR e data engineering, conoscenza di Azure AI Search e tecnologie correlate. Contratto indeterminato CCNL Metalmeccanico, con bonus e welfare inclusi.

Competenze

• Esperienza in AI, Information Retrieval, NLP o Data Engineering.
• Progettazione o gestione di soluzioni RAG/enterprise search.
• Conoscenza di parsing documenti e gestione knowledge base.
• Esperienza con motori di ricerca e piattaforme di retrieval.
• Pipeline ingestion, governance e qualità dei dati.
• Collaborazione in team multidisciplinari in contesti Agile.
• Conoscenza architetture RAG e pattern di retrieval.

Mansioni

• Progettare e gestire pipeline di ingestion per contenuti non strutturati.
• Definire logiche di indicizzazione e retrieval per RAG.
• Presidiare qualità della knowledge base e tracciabilità delle fonti.
• Collaborare con AI Engineer e stakeholder per tradurre requisiti.
• Monitorare performance di search e qualità delle risposte.

Conoscenze

Artificial Intelligence

Information Retrieval

Search

Knowledge Management

NLP

Data Engineering

Python

AI Architectures

Strumenti

Azure AI Search

Vector databases

NLP libraries

Descrizione del lavoro

Nell’ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando un Senior AI Specialist - RAG Ingestion & Search.

Sede di Lavoro: Milano, on-site 5/5

Contratto: Fino a 50.000€ RAL, assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico (livello B3 o Quadro). L'offerta include variabile a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.

Obiettivi della posizione

La figura ha l’obiettivo di progettare, sviluppare, governare ed evolvere i processi di alimentazione, organizzazione, indicizzazione e interrogazione della knowledge base a supporto di agenti AI e soluzioni di AI conversazionale. Il ruolo è pensato come punto di raccordo tra esigenze di business, knowledge management, data/AI engineering e sviluppo applicativo, contribuendo al miglioramento continuo delle performance di retrieval, della qualità delle risposte generate e della governance complessiva della knowledge base.

Dettaglio delle attività:

• Progettare e gestire pipeline di ingestion per documenti non strutturati, curando acquisizione, parsing, pulizia, normalizzazione, chunking, metadatazione e versioning dei contenuti destinati alla knowledge base.
• Definire e ottimizzare le logiche di indicizzazione e retrieval per sistemi RAG, selezionando strategie di ricerca keyword, semantica, ibrida e reranking in funzione dei diversi casi d’uso conversazionali.
• Presidiare la qualità della knowledge base, assicurando coerenza, aggiornamento, deduplicazione, tracciabilità delle fonti e corretta organizzazione tassonomica dei contenuti.
• Collaborare con AI Engineer, Data Scientist, Developer e stakeholder di business per tradurre esigenze informative e operative in architetture di ricerca efficaci per agenti AI, chatbot e assistenti virtuali.
• Monitorare e migliorare le performance dei sistemi di search e retrieval attraverso metriche dedicate, analisi dei log, valutazioni di rilevanza, copertura informativa e qualità delle risposte.
• Definire standard, linee guida e best practice per la gestione documentale e la preparazione dei contenuti destinati a knowledge base utilizzate da sistemi di AI generativa.
• Supportare la progettazione di workflow di aggiornamento continuo della base di conoscenza, inclusi processi di validazione, pubblicazione, archiviazione e dismissione dei contenuti obsoleti.
• Contribuire alla gestione delle criticità relative a grounding, hallucination mitigation, recupero delle fonti, access control e affidabilità delle informazioni esposte dagli agenti conversazionali.
• Coordinare, ove necessario, fornitori o system integrator esterni coinvolti nella realizzazione di componenti di ingestion, search o knowledge orchestration.
• Favorire l’adozione di un approccio data-driven e sperimentale, promuovendo test comparativi tra diverse strategie di retrieval, embedding, ranking e orchestrazione.

Esperienze pregresse richieste:

• Esperienza pregressa in ruoli specialistici in ambito Artificial Intelligence, Information Retrieval, Search, Knowledge Management, NLP o Data Engineering.
• Esperienza concreta nella progettazione o gestione di soluzioni RAG, enterprise search, knowledge base intelligenti o sistemi documentali a supporto di chatbot e agenti conversazionali.
• Familiarità con pipeline di trattamento documentale, inclusi parsing di PDF/Office/HTML, estrazione testo, segmentazione contenuti, arricchimento metadati e controllo qualità dei dati.
• Esperienza nell’utilizzo di motori di ricerca, database vettoriali o piattaforme di retrieval semantico.
• Conoscenza delle problematiche tipiche dei sistemi conversazionali basati su knowledge base: rilevanza dei risultati, copertura, aggiornamento, citabilità delle fonti, ambiguità documentale e gestione del contesto.
• Esperienza nella collaborazione con team multidisciplinari e nella traduzione di bisogni di business in requisiti funzionali e tecnici.
• Buona capacità di operare in contesti Agile, ad alta evoluzione tecnologica e con forte componente sperimentale.
• Costituisce titolo preferenziale l’esperienza in programmi di trasformazione AI su scala aziendale e nella governance di basi informative enterprise.
• Conoscenza di architetture RAG e dei principali pattern di retrieval per AI generativa.
• Esperienza con tecniche di chunking, embedding, metadata design, filtering, ranking e reranking.
• Conoscenza di motori e framework di ricerca/document retrieval, ad esempio Azure AI Search.
• Capacità di lavorare con Python e librerie/framework per NLP, orchestration e document processing.
• Familiarità con strumenti e framework per applicazioni LLM e agentiche.
• Conoscenza di modelli di valutazione della qualità del retrieval e della risposta generata.
• Capacità di definire tassonomie, ontologie leggere, schemi metadato e criteri di classificazione documentale.
• Comprensione dei temi di data governance, sicurezza degli accessi, gestione delle fonti e lifecycle dei contenuti.

Costituiranno requisito preferenziale:

• Esperienza su use case di AI conversazionale enterprise.
• Esperienza nella gestione di contenuti regolamentati, procedurali o di knowledge base aziendali complesse.
• Conoscenza di pratiche di evaluation per chatbot e agenti AI.
• Esperienza con sistemi di osservabilità, logging e analisi delle query utente.
• Familiarità con approcci human-in-the-loop per validazione e miglioramento continuo della knowledge base.