Fire - Consulting & Credit Management · Torino, Piemonte, Italia ·


Descrizione dell'offerta

Il

Gruppo Fire

è una delle principali realtà italiane specializzate nella gestione del credito e investiamo nell'Intelligenza Artificiale per sviluppare applicazioni in grado di migliorare efficienza, automazione e qualità delle soluzioni offerte. Per rafforzare il nostro team siamo alla ricerca di un/una

AI Engineer

capace sia di

progettare ,

sviluppare,

addestrare e ottimizzare modelli ML/DL

che di realizzare

applicazioni software che integrano modelli pre-addestrati, LLM, API AI e sistemi RAG .

La preghiamo di leggere attentamente la panoramica e i requisiti per questa opportunità di lavoro riportati di seguito.

La persona selezionata si occuperà di: Progettare, sviluppare e ottimizzare modelli di

Machine Learning e Deep Learning . Analizzare dati, costruire pipeline di data processing e supportare attività di data engineering. Sviluppare applicazioni AI-based che utilizzano modelli pre-addestrati, API di AI generativa e LLM come GPT, Llama o modelli equivalenti. Implementare soluzioni di

NLP , classificazione, estrazione di informazioni, ricerca semantica e text processing. Sviluppare codice Python robusto, testabile, manutenibile e integrabile in sistemi software esistenti. Collaborare all’integrazione delle soluzioni AI all’interno di applicazioni, API, backend o workflow aziendali. Monitorare, mantenere e migliorare modelli e software già rilasciati, occupandosi di retraining, bug fixing, refactoring e ottimizzazione. Collaborare con team tecnici e non tecnici per tradurre esigenze di business in soluzioni AI concrete.

Requisiti tecnici Laurea in Informatica, Ingegneria, Data Science o campo affine, oppure esperienza equivalente. Madrelingua italiano. Ottima conoscenza di Python e delle principali pratiche di sviluppo software: testing, refactoring, code review e gestione delle dipendenze. Esperienza con librerie Python per Machine Learning e Deep Learning, come scikit-learn, PyTorch, TensorFlow o equivalenti. Buona conoscenza dei principali approcci di Machine Learning supervisionato e non supervisionato. Esperienza in ambito Natural Language Processing e text processing, anche mediante l’utilizzo di modelli pre-addestrati. Familiarità con LLM, Generative AI e integrazione di modelli AI in applicazioni software, API o servizi backend. Esperienza con SQL e database relazionali.

Nice to have Esperienza nella progettazione di sistemi RAG e nell’utilizzo di vector database. Esperienza con framework per applicazioni LLM, come LangChain, LlamaIndex o strumenti equivalenti. Conoscenza di piattaforme cloud come AWS, Azure o Google Cloud. Esperienza nello sviluppo di API con FastAPI, Flask o framework simili. Conoscenza di Docker e dei principi di containerizzazione. Esperienza con strumenti e workflow di sviluppo professionale: Git, ambienti virtuali, packaging e pipeline CI/CD. xpavfwm

L'inquadramento sarà valutato in funzione della seniority e all'interno di una RAL tra i 35 e 40 k.

“L’impegno di Fire Group è creare un ambiente di lavoro inclusivo, in cui tutti si sentano al sicuro e valorizzati. Accettiamo e rispettiamo ogni persona per ciò che è, promuovendo la collaborazione e l'unità, senza distinzioni di età, sesso, orientamento sessuale, gravidanza, religione o abilità”

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