Senior GenAI Engineer: Agents, RAG & LLM Production

NTT DATA, Inc.; Venezia; In loco; EUR 55.000 - 75.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

NTT DATA, Inc. cerca un esperto di IA Generativa con esperienza in sistemi agent-based, LLM e pipeline RAG per progetti di produzione. L’incarico prevede collaborazione con team multidisciplinari, ottimizzazione di modelli e gestione di dati non strutturati per soluzioni scalabili e affidabili.

Il candidato lavorerà sull’intero ciclo di vita delle soluzioni AI, con LLMops, monitoraggio bias e deployment, in contesto globale e innovativo, con focus su impatto reale e crescita professionale.

Competenze

• Esperienza di almeno 3–4 anni in Deep Learning e Generative AI.
• Capacità di sviluppare e implementare sistemi IA agentici, LLM e applicazioni basate su modelli fondazionali.
• Esperienza pratica con agenti autonomi, sistemi RAG e deployment in produzione.
• Orientamento all’innovazione e sviluppo di orchestrazione multi‑agente.
• Gestione di pipeline GenAI con retrieved augmented generation e database vettoriali.

Mansioni

• Progettare sistemi agentici complessi e flussi di orchestrazione autonomi.
• Eseguire tuning e prompt engineering per LLM e modelli multimodali.
• Sviluppare pipeline GenAI 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

Prompt engineering

RAG pipelines

Deployment in production

Strumenti

Vector databases

Retrieval-Augmented Generation

Descrizione del lavoro

NTT DATA, Inc. cerca un esperto di IA Generativa con esperienza in sistemi agent-based, LLM e pipeline RAG per progetti di produzione. L’incarico prevede collaborazione con team multidisciplinari, ottimizzazione di modelli e gestione di dati non strutturati per soluzioni scalabili e affidabili.

Il candidato lavorerà sull’intero ciclo di vita delle soluzioni AI, con LLMops, monitoraggio bias e deployment, in contesto globale e innovativo, con focus su impatto reale e crescita professionale.