GenAI Architect: Autonomous Agents & RAG in Production

NTT DATA, Inc.; Piemonte; In loco; EUR 65.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

NTT DATA, Inc. cerca un professionista con esperienza in Deep Learning e Generative AI per progettare e guidare soluzioni AI basate su agenti. Lavorerai su LLM, modelli multimodali e pipeline RAG, orchestrando deployment in produzione e gestione di dati non strutturati in contesti globali e innovativi.

La posizione richiede competenze avanzate in sviluppo di sistemi IA e una forte propensione all’innovazione, con responsabilità dalla progettazione all’operatività e monitoraggio di qualità.

Competenze

• Almeno 3–4 anni di esperienza in Deep Learning e Generative AI.
• Capacità di progettare sistemi IA agentici e modelli fondazionali.
• Esperienza pratica con agenti autonomi, sistemi RAG e deployment in produzione.
• Orientamento all’innovazione e sviluppo di agenti complessi.

Mansioni

• Progettare sistemi agentici complessi e flussi di orchestrazione autonomi
• Eseguire tuning e prompt engineering per LLM e modelli multimodali
• Sviluppare pipeline RAG avanzate con database vettoriali per contestualizzare GenAI
• Gestire dati non strutturati su larga scala (testo, codice, log, multimodali)
• Realizzare pipeline GenAI stabili e gestire l’intero ciclo di vita (LLMOps, monitoraggio bias/allucinazioni, deployment)

Conoscenze

Deep Learning

Generative AI

LLMs

Agent-based systems

RAG pipelines

Vector databases

Deployment in production

Strumenti

Vector databases

LLM deployment tooling

Descrizione del lavoro

NTT DATA, Inc. cerca un professionista con esperienza in Deep Learning e Generative AI per progettare e guidare soluzioni AI basate su agenti. Lavorerai su LLM, modelli multimodali e pipeline RAG, orchestrando deployment in produzione e gestione di dati non strutturati in contesti globali e innovativi.

La posizione richiede competenze avanzate in sviluppo di sistemi IA e una forte propensione all’innovazione, con responsabilità dalla progettazione all’operatività e monitoraggio di qualità.