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Ryz Labs
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11 – 50 Dipendenti
ConsulenzaLogisticaMarketing
Ryz Labs crea startup da zero e aiuta le aziende in crescita a espandere le proprie attività. Operando nei settori della consulenza, della logistica e del marketing, l’azienda offre soluzioni per il reperimento di talenti tecnici pensate per supportare le imprese emergenti nello sviluppo di prodotti, nel rafforzamento dei team e nella competizione in mercati in rapida evoluzione.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere principale di Machine Learning - Ryz Labs (Da remoto in Argentina)

Guida il machine learning in produzione e lo sviluppo di piattaforme di IA scalabili per il cliente internazionale di Ryz Labs. Gestisci l’architettura distribuita, l’MLOps e i controlli di sicurezza per sistemi basati su LLM.

ARArgentinaDa remotoTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AWSAzureCloudDockerGoGoogle Cloud PlatformMicroserviziPythonSistemi distribuitiTypeScript

Descrizione

  • Implementare e gestire modelli di IA in produzione su larga scala.
  • Monitorare la qualità dei modelli, i tassi di allucinazione, il drift, la latenza e la spesa per l’infrastruttura.
  • Progettare microservizi distribuiti e basati su eventi con Python, Go o TypeScript.
  • Creare infrastruttura come codice e pipeline CI/CD per una distribuzione affidabile dei servizi.
  • Definire le autorizzazioni degli agenti, i flussi di revisione umana, l’isolamento dei dati e le difese contro la prompt injection.
  • Collaborare con i Product Manager fin dall’inizio per trasformare le esigenze aziendali in progetti tecnici scalabili.
  • Spiegare i compromessi architetturali ai dirigenti e agli stakeholder senior del cliente.
  • Contribuire allo sviluppo di piattaforme avanzate di IA per un cliente internazionale.
  • Agire come autorità tecnica senior per i sistemi di produzione, l’IA applicata e le pratiche di ingegneria.

Requisiti

  • Avere 12–15 anni o più di esperienza nell’ingegneria del software, con un percorso dall’architettura back-end e dei sistemi distribuiti al machine learning in produzione.
  • Dimostrare una solida esperienza in MLOps, valutazione dei modelli, RAG avanzato, ricerca vettoriale tramite embeddings, HNSW e recupero ibrido, oltre al fine-tuning.
  • Padroneggiare sistemi distribuiti, microservizi e architetture asincrone basate su eventi utilizzando Python, Go o TypeScript.
  • Avere esperienza pratica con Docker, AWS, Google Cloud o Azure e con la distribuzione automatizzata tramite CI/CD.
  • Comprendere la sicurezza degli LLM, il threat modeling, l’applicazione dei confini dei dati e la sicurezza degli agenti in ambienti pratici.
  • Comunicare fluentemente in inglese.
  • Spiegare con chiarezza decisioni tecniche complesse ai dirigenti del cliente e agli stakeholder non tecnici.
  • È preferibile avere esperienza con strumenti di orchestrazione multiagente come LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI o MCP.
  • È preferibile avere esperienza nella consulenza, nella consulenza tecnica o in piattaforme tecnologiche ad alta crescita.

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