AI Engineer

NEVERHACK ( https://neverhack.com/it ) è un gruppo francese specializzato in cybersecurity.

Fondato nel 2021 e con sedi in 11 paesi, il gruppo conta oggi più di 1200 dipendenti in tutto il mondo.

La nostra ambizione è quella di espanderci a livello internazionale per costruire un mondo digitale sicuro per tutti.

È proprio grazie a questa forte espansione che siamo alla ricerca di un/una Senior AI Engineer / Generative AI Engineer con solida esperienza nello sviluppo e nella messa in produzione di soluzioni di Artificial Intelligence, Natural Language Processing e Generative AI in contesti enterprise complessi.

La risorsa entrerà a far parte di un team Agile e multidisciplinare e sarà coinvolta nell'intero ciclo di vita delle soluzioni AI: dalla definizione del problema e progettazione dell'architettura fino allo sviluppo, deployment, monitoraggio, troubleshooting, ottimizzazione e manutenzione in produzione.

Il ruolo richiede un forte approccio ingegneristico, autonomia operativa e la capacità di trasformare esigenze di business in soluzioni AI scalabili, affidabili e production-ready.

Responsabilità

• Progettare, sviluppare, integrare e mantenere soluzioni di AI e Generative AI in ambienti enterprise.
• Sviluppare soluzioni basate su Natural Language Processing (NLP) e Large Language Models.
• Progettare e implementare AI Virtual Assistants, AI Agents, Agentic RAG e soluzioni di Information Extraction.
• Sviluppare architetture basate su approcci one-shot e few-shot learning.
• Progettare pipeline e architetture RAG, ottimizzandone accuratezza, performance e affidabilità.
• Utilizzare framework e SDK per lo sviluppo di applicazioni AI, tra cui LangChain, LangGraph, OpenAI SDK, Azure AI Search SDK e Azure AI Document Intelligence SDK.
• Implementare soluzioni di ricerca e retrieval utilizzando Azure AI Search, inclusi vector search, full-text search, hybrid search, semantic reranking e scoring profiles.
• Definire e implementare metodologie di valutazione delle performance di AI Agents, sistemi RAG e Virtual Assistants.
• Monitorare e ottimizzare le soluzioni AI in produzione, intervenendo su performance, qualità, affidabilità e costi.
• Implementare pipeline di CI/CD e seguire best practice di software engineering per garantire qualità e manutenibilità del codice.
• Collaborare con team cross-funzionali Agile, comprendendo i requisiti di business e traducendoli in soluzioni tecniche concrete e deployable.
• Garantire la presa in carico end-to-end delle attività assegnate, operando in autonomia.
• Partecipare ai processi di code review e contribuire alla definizione di standard e best practice di sviluppo.
• Collaborare con gli altri membri del team nella progettazione e nell'evoluzione delle architetture AI e ove necessario supportare le risorse jr.

Requisiti principali

• Almeno 3 anni di esperienza come Data Scientist, AI Engineer, Machine Learning Engineer o ruolo equivalente.
• Ottima conoscenza di Python e comprovata esperienza nello sviluppo di applicazioni production-ready.
• Esperienza pratica nella progettazione e gestione di pipeline CI/CD.
• Solida conoscenza delle best practice di Software Engineering e degli standard di sviluppo per ambienti enterprise.
• Conoscenza approfondita di Git Flow e dei principali workflow di sviluppo collaborativo.
• Esperienza comprovata all'interno di team Agile e cross-funzionali.
• Elevata autonomia operativa e capacità di gestire attività end-to-end con supervisione limitata.
• Esperienza concreta nello sviluppo, deployment e manutenzione di soluzioni AI in ambienti enterprise complessi e di produzione.
• Esperienza nell'utilizzo di coding agents e strumenti di AI-assisted development, quali GitHub Copilot, Codex, Claude Code o equivalenti.
• Ottime capacità comunicative e attitudine a comprendere problemi di business e tradurli in soluzioni AI concretamente implementabili.

Competenze specialistiche – NLP & Generative AI

• Almeno 3 anni di esperienza pratica in Natural Language Processing (NLP).
• Almeno 3 anni di esperienza pratica nello sviluppo di soluzioni Generative AI.
• Esperienza nello sviluppo di:
• AI Virtual Assistants;
• AI Agents;
• Agentic RAG;
• sistemi di Information Extraction;
• soluzioni basate su one-shot e few-shot learning.
• Conoscenza approfondita di LangChain e LangGraph.
• Conoscenza delle principali metodologie e metriche per la valutazione di AI Agents, RAG Systems e Virtual Assistants.
• Conoscenza di protocolli e architetture per sistemi agentici.

Cosa offriamo