Generative AI Team Lead
Descrizione dell'offerta
Siamo alla ricerca di un/una Generative AI Team Lead da inserire in un team dinamico di ingegneri e data scientist. La figura guiderà lo sviluppo di soluzioni AI avanzate, coordinando il lavoro del team e contribuendo alla trasformazione di ricerche all’avanguardia in applicazioni reali.
Cosa farai
- Guidare il team di AI nello sviluppo di pipeline di Generative AI, training e fine-tuning di LLM, e definizione di benchmark di valutazione.
- Progettare, deployare e scalare soluzioni AI su piattaforme cloud (AWS, GCP, Azure), garantendo qualità e affidabilità in produzione.
- Coordinare attività di revisione del codice, mentoring e knowledge sharing all’interno del team.
- Collaborare con team IT, prodotto e DevOps per integrare i modelli AI nei processi aziendali e nelle pipeline CI/CD.
- Promuovere innovazione e adozione di nuove tecnologie , incluse soluzioni AI-driven e strumenti di analisi automatica.
Tecnologie principali
- Linguaggi: Python
- Frameworks: LangChain, LangGraph, LiteLLM, Hugging Face Transformers
- Database: vector DB
- Containerizzazione: Docker, Kubernetes
- Tool di valutazione: Ragas, DeepEval
Requisiti
- Laurea in Informatica, Intelligenza Artificiale, Data Science, Software Engineering o discipline quantitative affini.
- 3–5 anni di esperienza nello sviluppo di AI/LLM, preferibilmente con responsabilità di team o coordinamento tecnico.
- Conoscenza pratica di framework Generative AI , addestramento e fine-tuning di LLM.
- Esperienza su piattaforme cloud (AWS, GCP, Azure) e containerizzazione.
- Capacità di guidare un team tecnico, gestire priorità e supportare il miglioramento continuo.
- Leadership, mentoring e capacità di coordinare team distribuiti.
- Curiosità, proattività e passione per l’apprendimento continuo.
- Problem solving, pensiero critico e adattabilità.
- Comunicazione chiara in inglese e attenzione al dettaglio.
Plus
- Contributi a progetti open-source o portfolio pubblico.
- Esperienza con infrastructure as code (Terraform).
- Ottimizzazione di modelli small/high-performance e riduzione della latenza/inference cost.
- Familiarità con Claude Code .
Torino | Modalità ibrida