Blend360 è un’azienda di servizi professionali che aiuta le imprese Fortune 1000 e altre grandi organizzazioni ad affrontare sfide aziendali complesse attraverso l’intelligenza artificiale, l’analisi dei dati e soluzioni basate sui dati. Le sue attività comprendono la business intelligence, l’ingegneria dei dati, la data science, l’MLOps e la governance dei dati, riunendo team specializzati e competenze di IA per supportare organizzazioni nei settori della sanità, dei servizi finanziari, dell’energia, della vendita al dettaglio, della tecnologia, dei media e delle telecomunicazioni, nonché dei viaggi e dell’ospitalità. Il lavoro di Blend360 ha ricevuto riconoscimenti, tra cui il premio «Soluzione abilitata dall’IA dell’anno» e l’inserimento tra i «Principali fornitori di servizi di IA generativa del 2024».
Lead Engineer AI – Lavoro da remoto in Argentina
Guida la realizzazione di soluzioni RAG, agentiche e basate su LLM pronte per la produzione presso Blend360. Gestisci team di ingegneria AI definendo valutazione, MLOps e infrastrutture scalabili.
Descrizione
- Gestire la realizzazione dei progetti end-to-end, inclusi governance, comunicazione con gli stakeholder e responsabilità dei risultati
- Costruire e sviluppare un team di ingegneria AI ad alte prestazioni
- Definire gli standard tecnici e promuovere una cultura ingegneristica pragmatica e orientata alla qualità
- Guidare le proposte e le iniziative di sviluppo di nuovi business valutando la fattibilità tecnica e spiegando ai clienti rischi e compromessi
- Definire limiti e aspettative pratiche per le capacità dell’IA
- Eseguire revisioni tecniche e valutare le architetture delle soluzioni
- Dirigere la progettazione e la realizzazione di sistemi RAG pronti per la produzione, framework agentici e applicazioni LLM
- Guidare attività avanzate di prompt engineering che includano progettazione delle istruzioni, esempi few-shot, output strutturati e prompt per strumenti o agenti
- Valutare la fattibilità di prompting, RAG, fine-tuning e machine learning tradizionale
- Affiancare gli ingegneri nella progettazione dei sistemi AI e nel deployment in produzione
- Creare framework di valutazione utilizzando LLM-as-a-judge, recall@k, precision@k e criteri go/no-go
- Condurre esperimenti controllati con prompt, retriever, approcci di chunking e modelli
- Implementare metodi per rilevare e classificare i fallimenti dei modelli
- Definire standard di affidabilità per i sistemi AI in produzione
- Sviluppare infrastrutture di inferenza scalabili e pipeline CI/CD
- Automatizzare i processi MLOps e LLMOps per tracciamento, versioning, deployment, monitoraggio e riaddestramento
- Progettare API, microservizi e livelli di orchestrazione ottimizzati per latenza, costi e affidabilità
- Prendere decisioni infrastrutturali che bilancino qualità tecnica ed efficienza aziendale
Requisiti
- Almeno cinque anni di esperienza nella realizzazione e nel deployment di soluzioni AI in produzione
- Competenze di livello esperto in Python
- Solide pratiche di lavoro con Git
- Esperienza nel versioning e nel deployment di sistemi di machine learning e modelli linguistici di grandi dimensioni
- Solida esperienza con AWS, Azure o GCP, con preferenza per Azure
- Conoscenza della containerizzazione e dell’orchestrazione
- Esperienza pratica con RAG, inclusi chunking, embeddings, retrieval, reranking e valutazione
- Esperienza comprovata in MLOps o LLMOps con MLflow, Weights & Biases o strumenti comparabili
- Competenza pratica nella progettazione di valutazioni, incluse metriche, cura dei dataset e sperimentazione strutturata
- Esperienza nello sviluppo di architetture event-driven, API e microservizi
- Capacità di comunicare chiaramente con team di ingegneria e stakeholder senior
- Solido giudizio nella selezione e nella costruzione dei team, supportato da una comprovata esperienza di mentoring
- Inglese avanzato richiesto per comunicare con team globali e responsabili dei clienti
- Almeno due anni di esperienza diretta nella leadership di team o nella gestione tecnica
Benefit
- Opportunità di certificazione AWS, Databricks e Snowflake
- Accesso a percorsi di apprendimento focalizzati sull’AI
- Piani di studio specifici per il ruolo, corsi e ulteriori opportunità di certificazione
- Accesso a Udemy Business
- Lezioni di inglese
- Opportunità di viaggio per conferenze di settore e incontri con i clienti
- Pianificazione dello sviluppo professionale e programmi di mentoring
- Premi per giornate speciali, come compleanni, anniversari lavorativi e altri traguardi personali
- Attrezzatura fornita dall’azienda
- Opzioni di lavoro flessibili
- I benefit aggiuntivi possono variare in base alla località in LATAM