07/04/2026 AI ENGINEER | AI | ML ENGINEER Siena
Techyon Visualizza tutti gli annunci
- Siena
- Tempo indeterminato
- Full time
- Progettare, sviluppare e mettere in produzione soluzioni basate su LLM per diversi casi d’uso;
- Implementare agent LLM in grado di orchestrare strumenti, API e workflow complessi;
- Sviluppare sistemi di text2sql che permettano interrogazioni in linguaggio naturale su database;
- Progettare pipeline di information extraction da documenti non strutturati (PDF, email, testi liberi, report, ecc.);
- Disegnare e implementare soluzioni di business intelligence conversazionale e insight generation tramite LLM;
- Definire e realizzare architetture RAG integrando knowledge base e fonti dati aziendali;
- Sviluppare e mantenere servizi e API che espongono funzionalità AI verso applicazioni e sistemi esterni;
- Curare valutazione, monitoraggio e miglioramento continuo delle soluzioni AI (metriche di qualità, prompt tuning, A/B test);
- Collaborare con i team di progetto per la raccolta requisiti, stime, e la traduzione in soluzioni tecniche robuste e scalabili.
- Laurea in discipline STEM;
- Esperienza pregressa preferibilmente in ambito Sviluppo software / machine learning, progetti in ambito NLP / Generative AI / LLM.
- Ottima conoscenza di Python e dei principali ecosistemi per AI/ML;
- Esperienza pratica con LLM (es. OpenAI, Gemini, Anthropic, modelli open-source tipo LLaMA, Gemma, ecc.);
- Esperienza strutturata di prompt engineering (prompt design, chain-of-thought, tool use, prompt template riusabili, ecc.);
- Esperienza nello sviluppo di agent LLM tramite framework come LangChain, LangGraph o simili;
- Familiarità con pratiche MLOps e sviluppo moderno: versionamento del codice (Git), containerizzazione (es. Docker), deploy su cloud (AWS, Azure o GCP), monitoraggio di modelli e servizi;
- Esperienza nello sviluppo di API / microservizi (preferibilmente con FastAPI, Flask o framework equivalenti).
- Buona conoscenza di SQL e modellazione dati relazionale; capacità di progettare e generare query complesse (text2sql / NL2SQL);
- Esperienza nella progettazione di soluzioni di business intelligence supportate da LLM (Q&A sui dati, reportistica conversazionale, insight automatici);
- Esperienza in information extraction da testo (NER, estrazione entità e relazioni, normalizzazione, parsing documentale);
- Esperienza con pipeline di elaborazione documentale (OCR, parsing di PDF complessi, integrazione con DMS);
- Conoscenza di vector database e tecniche di retrieval;
- Nozioni di sicurezza, privacy e compliance applicate all’uso di LLM e dati sensibili;
- Buona conoscenza della lingua inglese (lettura documentazione, confronto con team e partner).