AI & Generative AI Engineer

Overview Con Rcs Innovation nasce nel Gruppo una realtà industriale che ha come focus l'innovazione digitale e quindi la dematerializzazione della conoscenza e dalla sua trasformazione mediante l'utilizzo di nuove tecnologie in nuovi formati e nuovi modi di utilizzo. L'impegno è quello di sviluppare nuove codificazioni di informazione e conoscenze finalizzate a rendere i prodotti e servizi programmabili, modificabili, flessibili e comunicabili. L'utilizzo di nuovi elementi digitali e di componenti fisiche, combinati tra loro, forma – quindi – una nuova offerta fondata su un business model innovativo; difatti, il potenziale delle nuove tecnologie digitali, si esplica in una più ampia "digital trasformation" dei modelli di business aziendali a prescindere dalla specifica funzione osservata, dal settore di appartenenza, dal fatto che si producano beni o si eroghino servizi o dalle dimensioni aziendali. Oggi cerchiamo una risorsa da inserire in organico: AI & Generative AI Engineer. Requisiti richiesti Laurea magistrale in Ingegneria Informatica, Scienze Informatiche. 1+ anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni AI-driven, di cui almeno 2–3 progetti di Generative AI realizzati (PoC o produzione). Ruolo tecnico al 100%: la figura si concentrerà esclusivamente su progettazione, sviluppo, test e messa in produzione delle soluzioni AI. Ottima conoscenza della lingua inglese tecnica; gradito lo spagnolo. Competenze tecniche richieste Google Cloud Platform: Vertex AI (Model Garden, Generative AI Studio), Cloud Run, Cloud Functions, BigQuery, Cloud Composer (Airflow) per MLOps e orchestrazione. Python avanzato (type-first; Pydantic v2 / PydanticAI), FastAPI, testing (Pytest) e automazioni CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions). LangChain e Google Agents Development Kit: progettazione di agent-based architectures, memoria, tool-calling, retrieval-augmented generation (RAG) e pattern di orchestrazione multi-modalità. AI-coding: esperienza nell'uso di strumenti di assistenza allo sviluppo come GitHub Copilot, OpenAI Codex, Gemini Code Assist e framework per la generazione automatica e contestuale di codice (prompt-to-code, agent-based coding, test generation automatica). Integrazione e fine-tuning di LLM e modelli multimodali, con particolare enfasi su modelli di image e video generation di ultima generazione come Imagen 4, Flux, Veo 3, Kling, Runway, per creare contenuti visivi ad alta qualità, scenari video sintetici e output personalizzati per contesti editoriali, sportivi e pubblicitari. Inclusione di tecniche di adattamento come LoRA, PEFT, QLoRA e distillation per l'ottimizzazione dei modelli su task specifici. Pipeline di image/video generation controllata (prompt engineering, negative prompts, control-nets, temporal consistency) e post-processing con FFmpeg e MediaPipe. Esperienza con vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector/Cloud SQL) per l'indicizzazione e il retrieval semantico su larga scala, integrati in pipeline RAG e architetture agentiche. Conoscenza approfondita dei principali embedding frameworks, incluse tecniche di generazione embedding con modelli proprietari e open-source, e gestione di versioning. Monitoring & observability di modelli generativi (Vertex AI Monitoring, MLflow, Weights & Biases, Prompt Layer). Conoscenza di data engineering su Spark/Dataproc, Delta Lake, Pub/Sub streaming e best practice di data governance, privacy & safety nei contenuti generati. Plus Pubblicazioni o contributi open-source su LangChain, PydanticAI, agentic frameworks o modelli di diffusione. Esperienza con audio generation (e.g. Lyria, AudioLM, Suno), 3D/NeRF pipelines. Background nei settori media, sport, advertising o broadcast: conoscenza dei flussi editoriali (CMS, DAM, playout) e dei vincoli di copyright/trademark nei contenuti generativi. Certificazioni Google Cloud Professional Machine Learning Engineer o Generative AI Engineer. Cosa farai Progettare e sviluppare soluzioni di AI generativa (testo, immagine, video, audio, codice) per casi d'uso concreti nei settori editoriali, pubblicitari, sportivi e formativi del Gruppo RCS. Lavorare a stretto contatto con il team AI e gli altri sviluppatori per realizzare agent, pipeline, API e servizi AI in ambienti cloud-native. Sperimentare rapidamente nuovi modelli, framework e tool AI per creare prototipi e MVP ad alto contenuto tecnologico. Contribuire alla definizione di standard tecnici, documentazione e best practice interne per modelli e componenti generativi. Monitorare performance e comportamento dei modelli AI in produzione, intervenendo per ottimizzazione, robustezza, explainability e sicurezza. Perché candidarsi Avrai l'occasione di lavorare su progetti ad altissimo tasso d'innovazione, con la possibilità reale di portare sul mercato soluzioni pionieristiche che impatteranno milioni di lettori, spettatori e appassionati di sport. Entrerai in un team multidisciplinare dove sperimentazione, creatività e concretezza di business convivono ogni giorno. Sede di lavoro BARI Modalità di lavoro: Ibrida (2 volte in sede) La ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi. I dati saranno trattati e conservati esclusivamente ai fini della presente o di future selezioni, garantendo i diritti di cui all'art. 13 Dlgs 196/03 e del GDPR (Regolamento UE 2016/679). #J-18808-Ljbffr