Senior Ml Engineer - Ai Projects

NTT DATA, Inc.; Teramo; In loco; EUR 60.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

NTT DATA, Inc. cerca un esperto per coordinare la progettazione e lo sviluppo di soluzioni di IA Generativa basate su agenti, LLM e architetture RAG, orientate a pipeline robuste in produzione.

Collaborerai con team multidisciplinari per ottimizzare modelli, gestire dati non strutturati e supervisionare l’intero ciclo di vita delle soluzioni AI, sviluppando sistemi scalabili e affidabili che supportino decisioni e automazione avanzata.

Competenze

• Esperienza di almeno 3-4 anni nel Deep Learning e Generative AI.
• Capacità di sviluppare sistemi IA agentici e applicazioni basate su modelli fondazionali.
• Esperienza pratica con agenti autonomi, sistemi RAG e deployment in produzione.

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, dati multimodali)
• Realizzare pipeline GenAI stabili e gestire l’intero ciclo di vita (LLMOps, monitoraggio bias/allucinazioni, deployment)

Conoscenze

Deep Learning

Generative AI

LLM

Agent systems

RAG pipelines

Vector databases

Strumenti

LLMOps

Agents orchestration

Descrizione del lavoro

In questa posizione, coordinerai la progettazione e lo sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa basate su agenti, Large Language Models e architetture RAG, mirate a pipeline robuste in produzione. Lavorerai a stretto contatto con team multidisciplinari per ottimizzare modelli, gestire dati non strutturati e supervisionare l’intero ciclo di vita delle soluzioni AI. Ti occuperai di creare sistemi scalabili e affidabili che supportino decisioni e automazione avanzata. L’opportunità ti consente di influenzare l’adozione di tecnologie all’avanguardia in un contesto globale e innovativo, con focus su impatto reale e crescita professionale.

Responsabilità

• 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, dati multimodali)
• Realizzare pipeline GenAI stabili e gestire l’intero ciclo di vita (LLMOps, monitoraggio bias/allucinazioni, deployment)

Requisiti fondamentali

• Esperienza di almeno 3-4 anni nel 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
• Sviluppo di agenti complessi e orchestrazione multi-agente
• Sistemi RAG con pipeline di Retrieval-Augmented Generation e database vettoriali
• Gestione di grandi dataset non strutturati (testo, codice, log, multimodali)