Python Backend 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:
Python Back end Engineer

Ricoprendo questo ruolo ti occuperai progettare, sviluppare e mantenere sistemi backend
ad alta scalabilità
basati su Python e FastAPI, in grado di supportare
applicazioni AI e GenAI di livello enterprise
, con integrazione di
Large Language Models
e architetture di
Retrieval Augmented Generation (RAG)
su infrastruttura cloud-native.

Responsabilità

• Progettare e sviluppare
  API backend asincrone e non bloccanti
  in Python (FastAPI), ottimizzate per carichi concorrenti elevati
• Costruire e ottimizzare
  pipeline RAG
  end-to-end:
• embedding generation
• vector search
• context assembly per LLM
• Integrare
  Large Language Models
  in ambienti di produzione, gestendo:
• latenza
• timeout
• costi
• fallimenti parziali
• Utilizzare e ottimizzare
  Vector Database
  (es. AlloyDB, Vertex AI Vector Search), comprendendone limiti, trade-off e colli di bottiglia
• Progettare servizi
  stateless
  , scalabili orizzontalmente e resilienti
• Definire e implementare
  health check applicativi
  (startup, readiness, liveness) coerenti con:
• lifecycle del servizio
• dipendenze reali (LLM, vector DB, servizi esterni)
• comportamento sotto carico e in condizioni di degrado
• Collaborare con i team Platform/DevOps su:
• containerizzazione (Docker)
• orchestrazione Kubernetes (GKE)
• autoscaling e resource management
• Analizzare e risolvere problemi di performance e stabilità in ambienti reali di produzione
• Contribuire alle decisioni architetturali della piattaforma AI

Competenze tecniche richieste

• Python avanzato
• FastAPI o framework ASGI equivalenti
• Programmazione asincrona (async / await)
• Comprensione del modello di esecuzione ASGI e della concorrenza
  AI, LLM & RAG
• Esperienza pratica con
  Large Language Models
  in ambienti reali
• Progettazione e implementazione di sistemi
  Retrieval Augmented Generation
• Vector embeddings e similarity search
• Esperienza con
  Vector Database
  , in particolare:
• AlloyDB (PostgreSQL + vector)
• Vertex AI Vector Search (o soluzioni analoghe)
• Comprensione dei trade-off tra qualità della risposta, latenza e costi
• Esperienza su
  Google Cloud Platform

Nice to have

• Esperienza con LangChain, LangGraph o architetture agentiche
• Esperienza su sistemi ad alto traffico (media, search, conversational AI)
• Caching (Redis o equivalenti)
• Conoscenza di principi di AI governance, sicurezza e privacy
• Esperienza in ambienti con requisiti di affidabilità elevati

Sede di lavoro BARI

Modalità 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).