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Senior Data Scientist

Gematica S.R.L.

Udine

In loco

EUR 40.000 - 70.000

Tempo pieno

3 giorni fa
Candidati tra i primi

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Descrizione del lavoro

Un'azienda tech innovativa in Italia cerca un AI Engineer esperto con competenze in Machine Learning e Deep Learning. Il candidato ideale avrà una laurea magistrale e dovrà progettare e ottimizzare sistemi AI complessi, inclusi agenti autonomi e modelli generativi. È richiesta una solida esperienza con framework di Deep Learning e competenze in MLOps. L'azienda offre un ambiente di lavoro stimolante a Udine.

Competenze

  • Comprovata esperienza nello sviluppo di modelli di Machine Learning e Deep Learning.
  • Familiarità con l'ecosistema dell'AI moderna e i relativi framework.
  • Esperienza pratica con LLMs e tecniche di fine-tuning.

Mansioni

  • Progettare e sviluppare algoritmi e modelli AI.
  • Implementare architetture di Agentic AI per l'automazione.
  • Collaborare con team per integrare soluzioni AI nei prodotti.

Conoscenze

Machine Learning
Deep Learning
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Programmazione in Python
AI Generativa

Formazione

Laurea Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica, Intelligenza Artificiale, Data Science, Matematica o Fisica

Strumenti

PyTorch
TensorFlow
JAX
Docker
Kubernetes
AWS
Azure
GCP
Descrizione del lavoro

Si cerca un AI Engineer esperto, con una solida conoscenza e comprovata esperienza in Machine Learning, Deep Learning e AI Generativa, con particolare enfasi sui Large Language Models (LLMs). Il ruolo prevede la progettazione, l'implementazione e l'ottimizzazione di modelli e sistemi AI complessi, inclusi i sistemi di Agentic AI (Agenti Autonomi). Sarà impegnata su progetti innovativi che spaziano dalla comprensione del linguaggio naturale alla generazione di contenuti e all'automazione avanzata.

Responsabilità
  • Progettare, sviluppare e implementare algoritmi e modelli di Machine Learning e Deep Learning.
  • Sviluppare e implementare architetture di Agentic AI (Agenti Autonomi) basate su LLM per l'automazione di flussi di lavoro complessi e il problem solving.
  • Lavorare con Large Language Models (LLMs) per applicazioni quali la generazione di testo, la sintesi, la traduzione e la comprensione del linguaggio naturale.
  • Costruire e ottimizzare architetture di AI generativa per risolvere problemi aziendali complessi.
  • Condurre ricerche e sperimentazioni per valutare nuove tecniche e tecnologie AI.
  • Collaborare con team di prodotto, data scientists e altri ingegneri per integrare soluzioni AI nei nostri prodotti e servizi.
  • Mantenere e migliorare i modelli AI esistenti, garantendo prestazioni e scalabilità.
Requisiti

Il candidato ideale deve possedere una combinazione di solide competenze tecniche, esperienza pratica nello sviluppo di modelli e familiarità con l'ecosistema dell'AI moderna.

  • Laurea Magistrale (o equivalente) in Informatica, Ingegneria Informatica, Intelligenza Artificiale, Data Science, Matematica o Fisica.
  • Forte competenza teorica e pratica in Machine Learning e Deep Learning, con esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di modelli.
  • Competenze di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
  • Comprovata padronanza di almeno un framework di Deep Learning (es. PyTorch, TensorFlow, o JAX).
  • Esperienza pratica con Large Language Models (LLMs), incluse tecniche di pre-addestramento, fine-tuning (SFT) e ottimizzazione (es. Quantizzazione, Pruning).
  • Agentic AI e MLOps :
  • Conoscenza approfondita e / o esperienza di lavoro con i principi e i framework di Agentic AI (es. LangChain, AutoGen, RAG architectures) per la creazione di sistemi multi-agente e l'integrazione di strumenti esterni (tool calling).
  • Esperienza con l'infrastruttura MLOps (es. Docker, Kubernetes, MLflow) per la gestione del ciclo di vita dei modelli e la garanzia di prestazioni e scalabilità.
  • Eccellente competenza nella programmazione in Python e familiarità con librerie di data science (es. NumPy, Pandas, Scikit-learn).
  • Familiarità con le piattaforme cloud (AWS, Azure o GCP, IBM Cloud) e con l'uso di acceleratori hardware (GPU / TPU).
  • AI Generativa : Capacità di costruire e ottimizzare architetture di AI generativa
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