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- AI Center of Excellence: un contesto dove si impara sul campo, con mentorship e formazione continua, lavorando su prodotti e piattaforme basate su AI generativa. Operiamo in un ambiente multicloud (prevalentemente GCP, con progettualità anche su Azure) e con opportunità su iniziative interne, con clienti italiani di tutti i settori e su progetti in collaborazione con il Network PwC. Responsabilità Costruire applicazioni Agentic AI: agenti autonomi per task execution, decision‐making e workflow multi‐step, con orchestrazione, tool‐use, memorie, retrieval e guardrail. Lavorare con coding agents (Continue, Claude Code, Codex): integrazione di assistenti open‐source e soluzioni LLM‐powered nell'ecosistema aziendale. Sviluppare prodotti basati su framework agentici (A2A, A2UI) e nuovi paradigmi di interazione. Contribuire alla piattaforma proprietaria di PwC che copre l'intero stack: Open Source Intelligence con scraping AI e pipeline di arricchimento dati, generazione di immagini, audio/musica e video. Progettare e ottimizzare RAG avanzati: multi‐document analysis, strategie di retrieval, embedding/reranking, thresholding dinamico e prompt design. Implementare evaluation & observability: metriche, benchmark e workflow con LLM‐as‐a‐Judge, monitoring e miglioramento continuo. Collaborare in team cross‐funzionali (design, product, engineering) per costruire esperienze con impatto reale. Colloquio Day‐by‐Day Sarai affiancato su formazione di gruppo per apprendere i principali concetti relativi all'AI (LLM, Prompt Engineering), scomposizione del problema in task, stima e priorità, sviluppo di componenti in Python e integrazione API, miglioramento iterativo, documentazione chiara e handover del lavoro, primi passi su cloud e deployment. Qualificazioni Laurea (o in fase di conclusione) in discipline STEM (Computer Engineering, Informatica, Ingegneria Informatica, Data Engineering, Matematica, Fisica) o percorso equivalente. Buona confidenza con la programmazione e con almeno uno tra Python (preferibile) o NodeJS. Familiarità con concetti di software engineering: strutturare un progetto, scrivere codice leggibile, usare Git, testare, documentare. Interesse per l'AI e voglia di imparare a lavorare con LLM e sistemi generativi. Capacità di lavorare in team: ascolto, responsabilità, sintesi, collaborazione con figure diverse. Ottima conoscenza dell'inglese, scritto e parlato. Opzionali Progetti personali / GitHub / portfolio (anche non AI). Basi di API REST, database (SQL o NoSQL), Docker e/o cloud (anche livello introduttivo). Corsi, tesi o side project che dimostrino interesse per AI/GenAI. Benefits Percorso strutturato di formazione continua, confronto con professionisti esperti e possibilità di lavorare su progetti interni e per clienti con impatto concreto, in collaborazione con il Network internazionale.
- AI Center of Excellence: un contesto dove si impara sul campo, con mentorship e formazione continua, lavorando su prodotti e piattaforme basate su AI generativa. Operiamo in un ambiente multicloud (prevalentemente GCP, con progettualità anche su Azure) e con opportunità su iniziative interne, con clienti italiani di tutti i settori e su progetti in collaborazione con il Network PwC. Responsabilità Costruire applicazioni Agentic AI: agenti autonomi per task execution, decision‐making e workflow multi‐step, con orchestrazione, tool‐use, memorie, retrieval e guardrail. Lavorare con coding agents (Continue, Claude Code, Codex): integrazione di assistenti open‐source e soluzioni LLM‐powered nell'ecosistema aziendale. Sviluppare prodotti basati su framework agentici (A2A, A2UI) e nuovi paradigmi di interazione. Contribuire alla piattaforma proprietaria di PwC che copre l'intero stack: Open Source Intelligence con scraping AI e pipeline di arricchimento dati, generazione di immagini, audio/musica e video. Progettare e ottimizzare RAG avanzati: multi‐document analysis, strategie di retrieval, embedding/reranking, thresholding dinamico e prompt design. Implementare evaluation & observability: metriche, benchmark e workflow con LLM‐as‐a‐Judge, monitoring e miglioramento continuo. Collaborare in team cross‐funzionali (design, product, engineering) per costruire esperienze con impatto reale. Colloquio Day‐by‐Day Sarai affiancato su formazione di gruppo per apprendere i principali concetti relativi all'AI (LLM, Prompt Engineering), scomposizione del problema in task, stima e priorità, sviluppo di componenti in Python e integrazione API, miglioramento iterativo, documentazione chiara e handover del lavoro, primi passi su cloud e deployment. Qualificazioni Laurea (o in fase di conclusione) in discipline STEM (Computer Engineering, Informatica, Ingegneria Informatica, Data Engineering, Matematica, Fisica) o percorso equivalente. Buona confidenza con la programmazione e con almeno uno tra Python (preferibile) o NodeJS. Familiarità con concetti di software engineering: strutturare un progetto, scrivere codice leggibile, usare Git, testare, documentare. Interesse per l'AI e voglia di imparare a lavorare con LLM e sistemi generativi. Capacità di lavorare in team: ascolto, responsabilità, sintesi, collaborazione con figure diverse. Ottima conoscenza dell'inglese, scritto e parlato. Opzionali Progetti personali / GitHub / portfolio (anche non AI). Basi di API REST, database (SQL o NoSQL), Docker e/o cloud (anche livello introduttivo). Corsi, tesi o side project che dimostrino interesse per AI/GenAI. Benefits Percorso strutturato di formazione continua, confronto con professionisti esperti e possibilità di lavorare su progetti interni e per clienti con impatto concreto, in collaborazione con il Network internazionale.
