Descrizione dell'offerta
Overview
In questo ruolo operi nel team AI Factory per sviluppare soluzioni AI avanzate. Progetterai e implementerai modelli e agenti basati su Agentic AI e architetture RAG, integrandoli in sistemi aziendali. Sarai responsabile dell’intero ciclo di vita dei modelli, dalla ricerca al rilascio in microservizi via API REST/gRPC, con enfasi su manutenzione predittiva e governance etica. Lavorerai a stretto contatto con team cross‑funzionali per creare soluzioni sicure, accurate e scalabili. Unisciti per guidare innovazione, efficienza operativa e una gestione etica dell’AI nel contesto energetico. Benefits
Sviluppare applicazioni basate su Agentic AI e architetture RAG orchestrando modelli LLM con database e sistemi aziendali Gestire l’intero ciclo di vita dei modelli, dallo sviluppo ML/DL all’integrazione in microservizi tramite API REST/gRPC Progettare e implementare modelli e agenti per Predictive Maintenance e Asset Optimization Garantire AI Governance & Ethics, sicurezza, factuality e allineamento etico Responsibilities
Esperienza 4–5 anni in ruolo analogo Padronanza Python e ecosystem scientifico (NumPy, Pandas) Esperienza con PyTorch, TensorFlow e XGBoost Conoscenza pratica di framework per sviluppo agenti e gestione Vector DB Esperienza su Cloud (AWS, Azure o GCP) SQL (PostgreSQL) e logiche NoSQL Conoscenza principi di sicurezza dati e modelli linguistici (es. antiprompt injection) Capacità di scomporre processi complessi in task eseguibili Attenzione alla qualità del codice, test di validazione e manutenibilità Qualifications
Retribuzione annua lorda tra 42.000 e 50.000 Premio di risultato aziendale Pasti: buoni pasto elettronici A2A Life Sharing A2A Life Caring Smartworking e flessibilità oraria
#J-18808-Ljbffr
In questo ruolo operi nel team AI Factory per sviluppare soluzioni AI avanzate. Progetterai e implementerai modelli e agenti basati su Agentic AI e architetture RAG, integrandoli in sistemi aziendali. Sarai responsabile dell’intero ciclo di vita dei modelli, dalla ricerca al rilascio in microservizi via API REST/gRPC, con enfasi su manutenzione predittiva e governance etica. Lavorerai a stretto contatto con team cross‑funzionali per creare soluzioni sicure, accurate e scalabili. Unisciti per guidare innovazione, efficienza operativa e una gestione etica dell’AI nel contesto energetico. Benefits
Sviluppare applicazioni basate su Agentic AI e architetture RAG orchestrando modelli LLM con database e sistemi aziendali Gestire l’intero ciclo di vita dei modelli, dallo sviluppo ML/DL all’integrazione in microservizi tramite API REST/gRPC Progettare e implementare modelli e agenti per Predictive Maintenance e Asset Optimization Garantire AI Governance & Ethics, sicurezza, factuality e allineamento etico Responsibilities
Esperienza 4–5 anni in ruolo analogo Padronanza Python e ecosystem scientifico (NumPy, Pandas) Esperienza con PyTorch, TensorFlow e XGBoost Conoscenza pratica di framework per sviluppo agenti e gestione Vector DB Esperienza su Cloud (AWS, Azure o GCP) SQL (PostgreSQL) e logiche NoSQL Conoscenza principi di sicurezza dati e modelli linguistici (es. antiprompt injection) Capacità di scomporre processi complessi in task eseguibili Attenzione alla qualità del codice, test di validazione e manutenibilità Qualifications
Retribuzione annua lorda tra 42.000 e 50.000 Premio di risultato aziendale Pasti: buoni pasto elettronici A2A Life Sharing A2A Life Caring Smartworking e flessibilità oraria
#J-18808-Ljbffr
Informazioni aggiuntive
Opportunità: Ai Developer a Milano, Italia
Sei alla ricerca di una posizione come Ai Developer presso a2a a Milano? Di seguito trovi tutti i dettagli di questa offerta di lavoro.
Tipo di contratto rilevato: Part-time
Competenze valorizzate
- Python
- PostgreSQL
- AWS
- Azure
- GCP
- Machine Learning
- Deep Learning
- TensorFlow
- PyTorch
- Pandas
Lavorare a Milano
Milano è il principale hub economico italiano, con un mercato del lavoro dinamico e opportunità in tutti i settori, dalla finanza alla tecnologia.
Settore: IT
Competenze rilevate
Candidatura e Ritorno (in fondo)
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