GenAI Engineer - End-to-End LLM in Production

DOS Design; Roma; In loco; EUR 55.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

DOS Design cerca un AI Engineer per sviluppare soluzioni GenAI end-to-end, includendo RAG, agenti e function calling, con responsabilità dall'ideazione al deployment. Collaborerai con Discovery per ideare nuovi prodotti e garantire l’ownership delle feature in produzione.

È richiesta esperienza con LLM in produzione, Python, FastAPI e architetture microservizi, oltre a Docker e deployment su cloud. Parteciperai a pipeline di valutazione qualità output e attività di pairing per junior.

Competenze

• Comprovata esperienza professionale, 2–5 anni, nello sviluppo software o ML Engineering, con almeno 1 anno su LLM in produzione.
• Esperienza end-to-end con soluzioni RAG, chunking, embedding, retrieval ibrido e re-ranking.
• Competenze Python e FastAPI; architetture a microservizi.
• Uso di Docker e deployment su cloud (AWS/Azure/GCP).
• Conoscenza di strumenti di osservabilità per LLM (Langfuse/LangSmith/Ragas o simili).

Mansioni

• Progettare e sviluppare applicazioni GenAI end-to-end (RAG, agenti, function calling) in produzione.
• Gestire ownership delle feature: design tecnico, implementazione, deployment e monitoraggio in cloud o on-premise.
• Ottimizzare qualità, costi e latenza: comparazione modelli, caching e retrieval/prompt optimization.
• Sviluppare pipeline di valutazione automatica per misurare accuratezza, hallucination e groundedness.
• Integrare soluzioni AI con sistemi dati interni e della committenza.
• Supportare la crescita dei colleghi junior con pairing e code review.

Conoscenze

LLM produzione

RAG end-to-end

Python

FastAPI

Docker

Microservizi

LangGraph

Langfuse

Observability

Kubernetes

Vector DB

Strumenti

Milvus

pgvector

Qdrant

Descrizione del lavoro

DOS Design cerca un AI Engineer per sviluppare soluzioni GenAI end-to-end, includendo RAG, agenti e function calling, con responsabilità dall'ideazione al deployment. Collaborerai con Discovery per ideare nuovi prodotti e garantire l’ownership delle feature in produzione.

È richiesta esperienza con LLM in produzione, Python, FastAPI e architetture microservizi, oltre a Docker e deployment su cloud. Parteciperai a pipeline di valutazione qualità output e attività di pairing per junior.