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 clo