CodeNinja Inc. è una società di consulenza tecnologica che aiuta le aziende a creare, modernizzare e gestire le proprie operazioni software e IT. I suoi servizi comprendono lo sviluppo di software basato sull’IA, l’ingegneria delle applicazioni, il cloud computing, le soluzioni aziendali, la gestione IT e l’ampliamento dei team. L’azienda supporta inoltre iniziative di trasformazione digitale, con competenze rilevanti per organizzazioni di consulenza, logistica e SaaS alla ricerca di sistemi tecnologici scalabili e di capacità ingegneristiche aggiuntive.
Ingegnere senior di IA / Architetto di IA agentica - Riad, ibrido
Ingegnere senior di IA e architetto di IA agentica che progetta piattaforme LLM e RAG sicure e scalabili per i clienti del settore bancario e dei servizi finanziari di CodeNinja. Guida l’architettura, la distribuzione e l’ottimizzazione delle soluzioni di IA in produzione, oltre alla formazione dei team di ingegneria.
Descrizione
- Creare soluzioni di IA aziendale con LLM moderni e framework di IA agentica
- Progettare sistemi multi-agente per pianificazione, ragionamento, utilizzo di strumenti e orchestrazione dei flussi di lavoro
- Sviluppare piattaforme RAG pronte per la produzione su dati aziendali strutturati e non strutturati
- Creare API e servizi di IA scalabili con Python e framework backend moderni
- Definire framework di valutazione per qualità, sicurezza e prestazioni degli LLM
- Migliorare latenza, throughput ed efficienza dell’infrastruttura delle applicazioni di IA
- Distribuire e gestire LLM open source in produzione
- Collaborare con architetti, product owner, analisti aziendali e team DevOps su piattaforme di IA aziendale
- Applicare gli standard aziendali di sicurezza, governance e IA responsabile
- Fare da mentor ai team di ingegneria e sviluppare pratiche e framework di IA riutilizzabili
- Realizzare in autonomia piattaforme di IA aziendale, sistemi multi-agente, assistenti di conoscenza RAG, copiloti di IA, framework di valutazione degli LLM, API di IA per la produzione, soluzioni di osservabilità e distribuzioni sicure, scalabili, efficienti ed economiche
Requisiti
- 8–12+ anni di esperienza nell’ingegneria del software
- Almeno 5 anni di esperienza pratica in intelligenza artificiale, machine learning e IA generativa
- Solida conoscenza di machine learning, deep learning, NLP, architetture transformer, LLM e modelli di embedding
- Ottima padronanza della programmazione Python
- Solide basi di ingegneria del software
- Esperienza nello sviluppo di sistemi backend di livello produttivo
- Esperienza con API RESTful e microservizi
- Esperienza con programmazione asincrona e architetture scalabili
- Esperienza con FastAPI, Flask o framework comparabili
- Esperienza pratica nella progettazione e implementazione di soluzioni di IA agentica con LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen, Semantic Kernel o LlamaIndex Workflows
- Esperienza con orchestrazione multi-agente, agenti di pianificazione, chiamate agli strumenti, flussi di lavoro con partecipazione umana, gestione della memoria e dello stato e modelli di collaborazione tra agenti
- Ampia esperienza nella realizzazione di piattaforme RAG aziendali
- Esperienza con modelli di embedding, database vettoriali e a grafo e tecnologie di ricerca
- Esperienza nella creazione di framework sistematici per la valutazione degli LLM
- Comprensione del rilevamento delle allucinazioni, della fedeltà, della rilevanza delle risposte, della precisione e del richiamo del contesto, della groundedness, della tossicità e dei test di regressione
- Esperienza nell’implementazione di guardrail e osservabilità, inclusi tracciamento dei prompt, analisi di token e costi, monitoraggio della latenza, cicli di feedback e debug in produzione
- Competenza avanzata nell’ingegneria dei prompt, inclusi Chain-of-Thought, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Consistency, prompting few-shot e strutturato, function calling, modalità JSON, ottimizzazione e caching dei prompt, ottimizzazione della finestra di contesto, efficienza dei token e ottimizzazione dei costi
- Esperienza pratica nella distribuzione di LLM open source
- Esperienza con ottimizzazione GPU, inferenza batch, model serving, autoscaling, distribuzione multi-GPU e quantizzazione
- Esperienza con MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, GitHub Actions o GitLab CI, versionamento dei modelli, monitoraggio degli esperimenti, feature store, valutazione continua e distribuzione continua
- Esperienza con Google Cloud Platform Vertex AI, Microsoft Azure AI, AWS Bedrock o OpenAI Azure
- Esperienza con PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch o OpenSearch
- Solide capacità analitiche e di problem solving
- Eccellenti capacità di comunicazione e gestione degli stakeholder
- Capacità di guidare discussioni tecniche e revisioni dell’architettura
- Esperienza nella formazione di team di ingegneria
- Capacità di lavorare in ambienti di delivery Agile
- Laurea in informatica, intelligenza artificiale, tecnologia dell’informazione, ingegneria o ambito correlato
Benefit
- La retribuzione si basa sull’esperienza e sulle qualifiche
- Lavorare su iniziative tecnologiche e di trasformazione digitale su scala aziendale
- Esposizione ad ambienti bancari, di servizi finanziari, IA, dati e tecnologie emergenti
- Opportunità di sviluppo professionale e apprendimento
- Ambiente di lavoro collaborativo e orientato alla tecnologia
- Lavorare al fianco di professionisti esperti del settore tecnologico e della consulenza