Data Engineer

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 Platform Developer Requisiti richiesti Laurea in Ingegneria, Informatica o discipline affini Almeno 5 anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni data-driven Coinvolgimento in progetti Agile, con familiarità nei cicli di sviluppo iterativi Ottime capacità relazionali e di comunicazione Predisposizione al lavoro in team multidisciplinari e internazionali Competenze tecniche richieste Solida conoscenza di Python , utilizzato per lo sviluppo di pipeline dati, automazioni e componenti a supporto di modelli di Machine Learning, Deep Learning e Generative AI Esperienza nello sviluppo, fine-tuning e deployment di modelli di Generative AI , con particolare focus su Large Language Models e modelli multimodali. Conoscenza delle principali tecniche di adattamento e ottimizzazione come LoRA, PEFT e RAG , applicate a use case di NLP, generazione di codice, generazione di contenuti o assistenti AI. Capacità di integrare questi modelli in architetture scalabili e performanti su ambienti cloud (es. Vertex AI, AWS Sagemaker, Azure OpenAI). Esperienza nell’uso di Google Composer per l’orchestrazione di pipeline ETL complesse e flussi MLOps Competenze nell’uso di BigQuery come data warehouse per analisi avanzate e gestione di grandi volumi di dati, incluso data provisioning per modelli generativi (es. LLM) Esperienza con Apache Spark per il processamento distribuito di dati, inclusi use case di data preparation e fine-tuning per modelli di AI generativa Familiarità con Cloud Build per la gestione di pipeline CI/CD, incluso il deploy continuo di modelli AI e di applicazioni basate su modelli generativi Esperienza nella costruzione di soluzioni AI-driven in ambienti cloud-native, supportando lo sviluppo, la gestione e l’esposizione di modelli predittivi e generativi (preferibilmente su Google Cloud Platform) Conoscenza del linguaggio SQL per interrogazioni complesse, data wrangling e supporto a dataset sintetici da utilizzare per applicazioni AI Esperienza con framework Big Data come Spark, Airflow, anche in contesti di data ingestion, preprocessing e gestione di prompt/dataset Esperienza con framework Big Data di ultima generazione (es. Spark, Airflow, Delta Lake), anche in contesti di ingestion, preprocessing e ottimizzazione di dataset strutturati e non strutturati per l'alimentazione di modelli di Generative AI (LLM multimodali) Conoscenza dei principi di data modeling , gestione dati in real-time e best practice per la data governance nei progetti AI , con attenzione a trasparenza, tracciabilità e qualità dei dati Plus Conoscenza di MLflow, Vertex AI, TensorFlow Extended (TFX) o strumenti analoghi per il supporto al ciclo di vita dei modelli di machine learning e generativi Esperienza nella collaborazione con team di Data Scientist, MLOps e Prompt Engineer per la produzione, integrazione e monitoraggio di modelli di AI (classificatori, regressori, forecasting, computer vision, NLP) e Generative AI (es. LLM, text-to-image, code generation) Familiarità con strumenti e framework come Hugging Face, LangChain, OpenAI API, Pinecone o similari per la creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni Sede di lavoro: BARIModalità 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