Technology Consulting

Vuoi dare il via alla tua carriera in un ambiente internazionale dove le tue idee contano davvero?
In EY puoi crescere, metterti alla prova e contribuire a costruire un mondo del lavoro migliore, insieme a chi lo sta già trasformando ogni giorno.
Lo abbiamo chiesto a chi ci lavora già Questi i fattori più influenti:
Investimento sulle competenze del futuro : fin dal primo giorno, eventi, strumenti e corsi sull’Intelligenza Artificiale, disponibili per tutti;
Formazione continua : oltre 50 ore di corsi tecnici e manageriali all’anno previsti per ciascuna persona;
Sviluppo e progressione di carriera : solo negli ultimi 12 mesi, oltre la metà delle persone di EY si è vista riconoscere un avanzamento di carriera;
Retribuzione e Benefits : rimborso stage da 1.000 euro e pacchetti retributivi competitivi. Oltre a servizi di welfare aziendale, ciascuno può accedere a un’ampia gamma di convenzioni, dalla palestra allo shopping, fino a servizi gratuiti di telemedicina e supporto psicologico;
Mobilità e opportunità internazionali , compresa la possibilità di lavorare in smart working dall’estero fino a 20 giorni senza essere in trasferta;
Lavoro ibrido senza giornate prestabilite centralmente;
Un network internazionale su cui poter contare.
Vuoi dare forma al tuo futuro insieme a noi?
Scopri nel concreto che cosa fa un/una Junior AI Engineer in EY
Entrerai a far parte di team multidisciplinari e contribuirai allo sviluppo di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale per clienti di diversi settori (Finance, Energy, Public, Telco, Consumer, ecc.), con un approccio orientato a qualità, sicurezza e valore per il business.
Parteciperai alla realizzazione di applicazioni basate su modelli generativi (LLM), ad esempio chatbot, assistenti virtuali e sistemi di knowledge retrieval (es. RAG), curando prompt, valutazione e integrazione con sistemi aziendali.
Contribuirai all’industrializzazione delle soluzioni AI tramite pratiche AIOps (CI/CD, versioning, monitoring) e principi di Responsible AI (privacy, sicurezza, robustezza, explainability), per garantire affidabilità e conformità.
Nello specifico, ti occuperai di:
Supportare la raccolta requisiti e la traduzione di bisogni di business in requisiti tecnici (use case AI/GenAI).
Contribuire alla creazione di pipeline dati (strutturati e non-strutturati), collaborando con figure Data Engineer/Architect.
Implementare (con affiancamento) applicazioni GenAI :
prompt design e prompt iteration,
Retrieval-Augmented Generation (RAG) con indicizzazione e ricerca,
valutazione output (quality check, guardrail, metriche).
Usare Git e pratiche di sviluppo (branching, code review, unit test di base).
Supportare attività AIOps:
versioning di delle soluzioni AI,
monitoring (performance, drift, qualità output),
documentazione tecnica essenziale.
Collaborare alla redazione di documenti di progetto (es. soluzioni, runbook, note tecniche) e presentazioni per stakeholder.
Tecnologie con cui potresti lavorare (dipende dal progetto)
Linguaggi & framework
Langchain/Langgraph, Microsoft Agent Framework, Gemini Enterprise, Python, SQL, Spark
Cloud & MLOps (molto spesso in ambito enterprise)
Nota :
per un profilo Junior non è richiesto padroneggiare tutto: l’aspettativa è una buona base e tanta capacità di apprendere rapidamente.
Per cominciare, cerchiamo una figura Junior che abbia
Laurea (triennale o magistrale) in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, Matematica, Statistica o affini;
Conoscenze base solide di:
programmazione (preferibilmente Python),
concetti di AI Generativa (LLM, RAG, Agents),
basi di SQL e gestione dati;
Approccio analitico, curiosità, voglia di imparare e attitudine al problem solving;
Spirito di squadra e capacità di comunicare in modo chiaro (anche con non tecnici);
Buona conoscenza della lingua inglese;
Familiarità con strumenti di Intelligenza Artificiale (es. uso consapevole di assistant/LLM per supporto allo sviluppo).
Costituisce titolo preferenziale (Nice to have)
Progetti universitari o personali su ML/GenAI (GitHub, tesi, demo);
Esperienza (anche universitaria) di Machine Learning e MLOps;
Prime esperienze con cloud (Azure/AWS/GCP) o container (Docker);
Conoscenza di base di API (FastAPI/Flask) e/o data pipeline;
Interesse per temi di Responsible AI e sicurezza dei sistemi AI.
Per la presente posizione è previsto un range retributivo compreso tra 22.500 e 29.500, definito sulla base di criteri oggettivi e neutri rispetto al genere. Il rapporto di lavoro è regolato dal CCNL Commercio; il livello di inquadramento contrattuale e collettivo e la relativa disciplina applicabile saranno determinati in coerenza con l’esperienza e il profilo professionale della risorsa inserita nel processo di selezione.
L'ingresso potrà avvenire anche in stage.
Accelerare le tue competenze: Grazie a corsi e prog