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Technology Consulting - AI&Data - AI Engineer Junior Consultant

At EY, we’re all in to shape your future with confidence.

Vuoi dare il via alla tua carriera in un ambiente internazionale dove le tue idee contano davvero?
In un contesto in cui l’AI e le tecnologie emergenti stanno ridisegnando il modo di lavorare, in EY potrai sviluppare competenze, relazioni e capacità di giudizio che rendono unico il contributo di ogni persona.

Perché candidarsi in EY?

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, per tutti e tutte; per imparare a usare la tecnologia come leva per amplificare idee, intuizione e capacità di generare impatto.

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;

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

Nel tuo percorso lavorerai su progetti in cui tecnologia, dati e competenze specialistiche si integrano con capacità tipicamente umane: ascolto, pensiero critico, collaborazione e attenzione all’impatto per clienti, team e comunità.

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.

Generative AI & LLM Applications: 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. AIOps, Quality & Responsible AI: 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

GenAI / LLM

Azure OpenAI / Anthropic / Gemini Vector search / RAG: (es.) Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, FAISS

Cloud & MLOps (molto spesso in ambito enterprise)

Azure, Google Cloud Platform, AWS Databricks, Snowflake, Azure Foundry, Bedrock, Gemini 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

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