CYS - Data & Application Engineer - IDG

## CYS

Sebbene l'esperienza professionale e le qualifiche siano fondamentali per questo ruolo, si assicuri di verificare di possedere le soft skill preferenziali, se richieste, prima di candidarsi.
- Data & Application Engineer
- IDGApplylocations: IT
- Roma
- Via Laurentina: IT
- Genova
- Fiumaratime type: Full timeposted on: Posted Todayjob requisition id: R0026430
Job Description:
*Leonardo SpA è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio.

Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni.
Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese.
All’interno dell’
Area Cyber & Security Solutions
, stiamo ricercando
un/a
Data & application engineer
per le nostre sedi di
Roma
e
Genova
.
La persona si occuperà delle seguenti attività:
*Progettare e sviluppare componenti di RAG/LLM per risposte sintetiche e spiegabili su documenti interni (prompting, tool/function calling se previsto, gestione multi-turn).
*Definire e implementare metodologie di valutazione (offline/online) per qualità delle risposte: groundedness (aderenza alle fonti), completezza, coerenza, gestione incertezza e copertura del retrieval.
*Creare dataset di test e “golden set” di dominio (domande reali, query complesse, casi ambigui/contraddittori) e automatizzare la generazione di report di performance.
*Tuning del retrieval ibrido (BM25 + semantic): scelta top-k, pesi, filtri metadati, dedup/reranking e query rewriting per sigle/gergo tecnico.
*Sviluppare logiche di planning per query complesse (decomposizione in sotto-query/DAG) e criteri di stop/iterazione del ciclo retrieve→answer→critique.
*Collaborare con team di piattaforma per integrazione con inference backend e garantire requisiti di latenza/streaming (SSE) e robustezza in modalità degraded.
*Implementare strumenti e pipeline software (Python) per esperimenti riproducibili: tracking configurazioni, versioning prompt/modelli, ablation study, analisi errori e regressioni.
**Titolo di studio:
Laurea magistrale o PhD in Data Science, Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica o discipline affini
Seniority: Junior/Expert.
**Conoscenze e competenze tecniche:
*Ottima programmazione in Python (design modulare, testing, packaging), uso di Git e code review.
*Esperienza con NLP/LLM e architetture RAG (embeddings, chunking, retrieval, grounding, citazioni).
*Capacità di costruire evaluation framework: metriche automatiche + human-in-the-loop, analisi qualitativa degli errori, definizione di soglie e criteri di accettazione.
*Familiarità con vector search e sistemi di ricerca (OpenSearch/Elasticsearch o equivalenti), BM25, KNN, reranking.
*Conoscenza di FastAPI/REST per integrazione servizi e debugging di flussi end-to-end.
*Buone basi di statistica sperimentale (A/B test concettuale, significatività, bias/variance), ottimizzazione e interpretazione risultati.
*Gradita esperienza con stack containerizzato (Docker/Kubernetes) e GPU inference (concetti di latenza, batching, timeouts).
Competenze comportamentali:
*Forte orientamento al risultato e capacità di passare dal prototipo al software robusto.
*Attitudine al problem solving su dati/documenti complessi e requisiti stringenti di trasparenza.
*Autonomia nella conduzione di esperimenti, ma anche capacità di lavorare in team cross-funzionali (AI, backend, cybersecurity, domain expert).
*Comunicazione chiara: capacità di spiegare trade-off, limiti e incertezze in modo verificabile
**Conoscenze linguistiche
: Inglese almeno B2/C1 (scrittura documentazione tecnica, lettura paper e doc di prodotto.
Competenze informatiche:
Linux, Git, strumenti di CI/CD, strumenti di tracking (Jira/analoghi), ambiente notebook e scripting,
* Ottima conoscenza del linguaggio Python e delle librerie più popolari (numpy, pandas, opencv), Esperienza in addestramenti e fine-tuning di modelli di AI su framework PyTorch/PyTorch Lightining/Hugginface.
*Altro (es.

Disponibilità a trasferte, Certificazioni specifiche...):
**Disponibilità a trasferte occasionali; gradite certificazioni/esperienza su MLOps, osservabilità (logging/metrics), sicurezza applicativa in contesti enterprise/regulated; gradita esperienza con dati e documentazione in ambito difesa/sicurezza.
*Coinvolgimento, valorizzazione dell