Data Scientist / AI Engineer

Faboci Srl; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Remoto

Collaborazione con cliente

Job summary

Faboci Srl, realtà innovativa nel settore Financial Services, cerca un Data Scientist / AI Engineer con almeno 5 anni di esperienza in contesti strutturati. La risorsa sarà punto di riferimento tecnico per il cliente, analizzando esigenze di business e definendo requisiti.

Lavorerà su modelli di Data Science, NLP, pipeline RAG per LLM, monitoraggio in produzione e integrazione con team Data Engineering, MLOps e prodotto. Remoto, contratto.

Qualifications

• Esperienza di almeno 5 anni in Data Science/AI in contesti strutturati.
• Buona conoscenza di Python e SQL.
• Conoscenza di servizi Cloud (AWS/Azure).
• Esperienza con MLOps e monitoraggio dei modelli in produzione.
• Progettazione architetture RAG per LLM e integrazione di modelli AI.

Responsibilities

• Analisi delle esigenze di business e raccolta dei requisiti tecnici e funzionali.
• Progettazione e sviluppo di modelli di Data Science per applicazioni finanziarie (scoring, anomaly detection, NLP).
• Progettazione e implementazione di pipeline RAG per applicazioni basate su LLM.
• Integrazione di modelli AI e sviluppo di soluzioni con Python.
• Collaborazione con Data Engineering, MLOps, Product e controparti del cliente.
• Partecipazione a Pre-Sales e demo tecniche se necessario.

Skills

Python

SQL

Big Data Spark

Databricks

AWS/Azure

MLOps

CI/CD

RAG architecture

Vector stores

LangChain

Tools

FAISS

Chroma

Pinecone

LangChain

LlamaIndex

Spark

Databricks

Job description

Faboci Srl è una realtà innovativa e dinamica in continuo divenire – MAKE IT EASY. Professionisti del recruiting ICT si sono incontrati con esperti della formazione tecnica, dando vita a una risposta univoca alle più attuali esigenze del mercato.

Stiamo cercando, per un nostro cliente operante nel settore Financial Services, un/una Data Scientist / AI Engineer con almeno 5 anni di esperienza in contesti strutturati.

La risorsa sarà il punto di riferimento tecnico nei confronti del cliente, occupandosi di analizzare le esigenze di business, raccogliere i requisiti e progettare soluzioni di Data Science e AI. Collaborerà con i team interni e con le controparti del cliente, contribuendo allo sviluppo, all'industrializzazione e al monitoraggio dei modelli in produzione, con particolare attenzione alle applicazioni di AI generativa e alle architetture RAG.

Mansioni

• Partecipazione ai meeting con il cliente, conducendo sessioni di approfondimento e raccolta dei requisiti tecnici e funzionali;
• Analisi delle esigenze di business e progettazione autonoma di architetture e soluzioni AI in ambito Financial Services;
• Progettazione e sviluppo di modelli di Data Science per applicazioni quali scoring, anomaly detection e analisi di documenti finanziari tramite NLP;
• Progettazione e implementazione di pipeline RAG per applicazioni basate su Large Language Models (LLM);
• Integrazione di modelli AI e sviluppo di soluzioni utilizzando Python;
• Collaborazione con i team Data Engineering, MLOps e Product e con le controparti tecniche del cliente;
• Contributo all'industrializzazione, al rilascio e al monitoraggio dei modelli in produzione;
• Partecipazione, ove necessario, ad attività di Pre-Sales e demo tecniche.

Cosa Offriamo

• Possibilità di collaborazione in p.iva;
• Inserimento in un progetto in ambito Financial Services;
• Possibilità di contribuire alla progettazione di soluzioni Data Science e AI in contesti strutturati;
• Collaborazione diretta con il cliente e con team multidisciplinari.

Modalità

Remoto

Orario

A contratto

Requisiti

• Esperienza di almeno 5 anni come Data Scientist in contesti strutturati;
• Solida conoscenza di Python per lo sviluppo e l'integrazione di modelli AI;
• Buona conoscenza di SQL e degli ambienti Big Data, in particolare Spark e Databricks;
• Esperienza nell'utilizzo di cloud provider, preferibilmente AWS e/o Azure;
• Familiarità con pratiche e strumenti MLOps, tra cui versioning, CI/CD e monitoraggio dei modelli in produzione;
• Esperienza nella progettazione e implementazione di architetture RAG per applicazioni basate su LLM;
• Conoscenza di vector store, come FAISS, Chroma o Pinecone, embedding models e framework di orchestrazione come LangChain o LlamaIndex;
• Capacità di comprendere le esigenze di business e tradurle in soluzioni tecnologiche concrete;
• Buone capacità comunicative e attitudine al confronto con interlocutori tecnici e di business.