Senior Machine Learning Engineer

NTT DATA Europe & Latam; Milano; In loco; EUR 70.000 - 95.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

NTT DATA Europe & Latam cerca un Senior Machine Learning Engineer per progettare e sviluppare soluzioni di IA Generativa basate su sistemi agentici, LLM e architetture RAG, con pipeline scalabili e affidabili in ambiente di produzione.

Il profilo ideale ha 3–4 anni di esperienza in Deep Learning e Generative AI, competenze nell’implementazione di agenti autonomi, ottimizzazione di modelli e gestione di dati non strutturati, con attenzione a monitoraggio, bias e disponibilità in produzione.

Competenze

• Esperienza minima 3-4 anni in Deep Learning e Generative AI.
• Competenze in progettazione di agenti autonomi e sistemi basati su LLM.
• Conoscenze in pipeline RAG e gestione di grandi dati non strutturati.

Mansioni

• Progettare e sviluppare soluzioni IA Generativa basate su agenti.
• Ottimizzare modelli e gestire dati non strutturati in produzione.
• Monitorare ciclo di vita delle soluzioni, inclusi bias e allucinazioni.

Conoscenze

Sviluppo Agenti

Ingegneria LLM

Sistemi RAG

Gestione Dati

Pipeline GenAI

Strumenti

LangChain

LlamaIndex

CrewAI

AutoGen

Semantic Kernel

Descrizione del lavoro

Senior Machine Learning Engineer

La risorsa si occuperà della progettazione e dello sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa basate su sistemi agentici, Large Language Models (LLM) e architetture RAG, contribuendo alla realizzazione di pipeline scalabili e affidabili. Sarà inoltre responsabile dell'ottimizzazione dei modelli, della gestione di dati non strutturati e del monitoraggio dell'intero ciclo di vita delle soluzioni AI in ambiente di produzione.

Il Profilo Ideale

Il candidato ideale ha almeno 3-4 anni di esperienza nel campo del Deep Learning e della Generative AI, ed è capace di sviluppare e implementare sistemi IA agentici, Large Language Models (LLM) e applicazioni avanzate basate su modelli fondazionali.

Appassionato di tecnologia, innovazione e risoluzione di problemi complessi, con esperienza pratica nella progettazione di agenti autonomi, sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) e nell’implementazione di modelli in ambienti di produzione.

Mandatory Skills

• Sviluppo Agenti: Progettazione di sistemi agentici complessi, multi-agente e flussi di orchestrazione autonomi.
• Ingegneria LLM: Tuning, Prompt Engineering avanzato e ottimizzazione di Large Language Models e modelli multimodali.
• Sistemi RAG: Sviluppo di pipeline di Retrieval-Augmented Generation avanzate con database vettoriali per contestualizzare la GenAI.
• Gestione Dati: Familiarità con l’elaborazione di grandi dataset non strutturati (testo, codice, log, dati multimodali).
• Pipeline Scalabili: Creazione di pipeline di GenAI stabili e gestione del ciclo di vita dei sistemi (LLMOps, monitoraggio bias/allucinazioni, deployment).

Nice To Have

• Cloud & Scaling: Esperienza in Cloud Computing e con piattaforme di deployment (AWS, GCP, Vertex AI, Azure AI, Bedrock).
• Microservizi: Esperienza con architetture di microservizi e con il deployment di modelli e agenti su sistemi distribuiti.
• Framework GenAI: Conoscenza di tecnologie emergenti e framework di orchestrazione come LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen o Semantic Kernel.

Sede di lavoro: Napoli, Roma, Milano e Cosenza