Finance AI Engineer & Data Scientist - RAG/LLM Expert

ESIS Srl

Italia

On-site

EUR 37,000 - 55,000

Part time

2 days ago
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Job summary

ESIS S.r.l. cerca una risorsa per progetti in ambito Financial Services. Ruolo tecnico di definizione ed evoluzione di soluzioni di Data Science e AI, con focus su AI-driven processes nel Finance.

Si richiede esperienza con Python, SQL, Big Data (Spark/Databricks), cloud AWS/Azure e pratiche MLOps, oltre a competenze su RAG, vector store e LangChain/LlamaIndex. Contratto di collaborazione con Partita IVA, tariffa 200-300 €/gg.

Qualifications

  • Esperienza nel ruolo in ambito Finance e contesti FSI.
  • Solida esperienza con Python per lo sviluppo e l’integrazione di modelli di AI.
  • Buona conoscenza di SQL e di ambienti Big Data (Spark, Databricks).
  • Esperienza con cloud provider AWS e/o Azure.
  • Familiarità con pratiche e strumenti MLOps, tra cui versioning, CI/CD e monitoring dei modelli in produzione.
  • Esperienza nella progettazione e implementazione di architetture RAG per applicazioni basate su LLM.
  • Conoscenza di vector store (FAISS, Chroma, Pinecone), embedding models, LangChain o LlamaIndex.

Responsibilities

  • Analisi delle esigenze del cliente e trasformazione dei requisiti di business in soluzioni AI concrete.
  • Definizione ed evoluzione di soluzioni di Data Science e AI nel dominio Finance (FSI).
  • Collaborazione in team per progettare architetture e integrazioni tra modelli e sistemi.

Skills

Python
SQL
Big Data
AWS/Azure
MLOps
RAG
Vector store
LangChain/LlamaIndex
Italian language

Tools

Databricks

Job description

ESIS S.r.l. cerca una risorsa per progetti in ambito Financial Services. Ruolo tecnico di definizione ed evoluzione di soluzioni di Data Science e AI, con focus su AI-driven processes nel Finance.

Si richiede esperienza con Python, SQL, Big Data (Spark/Databricks), cloud AWS/Azure e pratiche MLOps, oltre a competenze su RAG, vector store e LangChain/LlamaIndex. Contratto di collaborazione con Partita IVA, tariffa 200-300 €/gg.

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