Senior AI Engineer / AI Architect

Stiamo cercando un/una Senior AI Engineer con una solida esperienza nello sviluppo e nell’adozione di soluzioni di Artificial Intelligence in contesti complessi ed enterprise. Il ruolo richiede una combinazione di competenze modellistiche, architetturali e di valutazione , con esposizione a Machine Learning, Deep Learning e Generative AI , lungo l’intero ciclo di vita delle soluzioni AI.

Una parte rilevante del ruolo riguarda la valutazione dei sistemi AI , sistemi Generative AI e agentici , oltre alla capacità di monitorare performance, drift e qualità dei modelli in produzione.

Il/la candidato/a deve avere familiarità con l’intero lifecycle dei modelli ML ed essere in grado di guidare, valutare e validare le scelte modellistiche e architetturali, anche quando lo sviluppo operativo è svolto da altri team.

Completano il profilo un’elevata autonomia tecnica , la capacità di contribuire alla definizione della direzione architetturale , un’attitudine alla leadership tecnica e alla mentorship , e la capacità di collaborare efficacemente con team multidisciplinari e stakeholder business, supportando l’adozione di soluzioni AI scalabili, affidabili e sostenibili .

La retribuzione è commisurata alle competenze ed esperienze del candidato/a.

È richiesta una conoscenza approfondita dei modelli di Machine Learning e Deep Learning e delle relative applicazioni, tra cui forecasting e time series, classification, regression, anomaly detection, NLP e Computer Vision , maturata in contesti progettuali complessi.

Il/la candidato/a deve avere familiarità con l’intero lifecycle dei modelli ML ed essere in grado di guidare, valutare e validare le scelte modellistiche e architetturali, anche quando lo sviluppo operativo è svolto da altri team.

È inoltre richiesta una solida conoscenza ed esperienza su soluzioni di Generative AI , in particolare architetture Retrieval-Augmented Generation (RAG) e sistemi basati su AI Agents , inclusi scenari con architetture multi-agent . Il profilo ideale conosce e ha utilizzato framework e librerie quali LangChain, LangGraph, Semantic Kernel o ADK , ed è in grado di valutarne l’adozione all’interno di architetture AI più ampie e ibride.

Una parte rilevante del ruolo riguarda la valutazione dei sistemi AI . È richiesta esperienza nell’utilizzo di metriche e tecniche di valutazione per modelli ML/DL (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, RMSE, MAE, MAPE, backtesting) e per sistemi Generative AI e agentici (retrieval quality, relevance, groundedness, task success rate, tool usage accuracy, robustness), oltre alla capacità di monitorare performance, drift e qualità dei modelli in produzione.

Il profilo ideale possiede un robusto background di programmazione in Python , esperienza con framework di Machine Learning e Deep Learning (ad esempio PyTorch, TensorFlow, Hugging Face ) e familiarità con pattern di sviluppo orientati alla produzione. È richiesta esperienza nell’adozione di soluzioni AI su Microsoft Azure , incluse piattaforme come Azure Machine Learning, Azure OpenAI e Cognitive Services , nonché una buona conoscenza delle pratiche di MLOps (CI/CD, versioning, monitoring, retraining).