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Brillio è una società di consulenza tecnologica che aiuta le organizzazioni ad affrontare la trasformazione digitale nei settori della sanità, delle assicurazioni, della logistica, dei servizi finanziari, delle telecomunicazioni e dei media, delle scienze della vita e della vendita al dettaglio. Le sue attività comprendono l’esperienza del cliente, i dati e l’intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale generativa, l’ingegneria di prodotti e piattaforme, nonché l’infrastruttura, il cloud e la sicurezza. Brillio combina competenze ingegneristiche e conoscenza dei settori per sviluppare prodotti digitali e modernizzare gli ambienti tecnologici, aiutando le aziende a rispondere all’evoluzione delle esigenze del mercato e della tecnologia.
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Offerte dell’azienda

Responsabile senior di data science - IA/ML e LLM | Brillio | Ibrido in India

Guida le iniziative di IA aziendale presso Brillio, sviluppando applicazioni LLM, sistemi agentici e soluzioni di machine learning in produzione. Coordina Databricks, MLOps, LLMOps e la distribuzione di modelli basati sul cloud in un ruolo ibrido in India.

INIndiaIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
AWSAzureCloudGoogle Cloud PlatformPythonSQLUnity

Descrizione

  • Progetta e realizza soluzioni avanzate di machine learning e IA, incluse applicazioni LLM e sistemi agentici, che risolvano problemi aziendali complessi e producano risultati misurabili.
  • Guida lo sviluppo, la distribuzione e il funzionamento di modelli di IA/ML e GenAI altamente disponibili e scalabili su Azure, AWS o GCP.
  • Sviluppa e ottimizza agenti di IA e flussi di lavoro autonomi con memoria robusta, gestione del contesto e architetture multi-agente.
  • Guida i carichi di lavoro aziendali di IA/ML in Databricks utilizzando AI Agents, Model Serving, Vector Search, MLflow e Unity Catalog.
  • Definisci pratiche MLOps e LLMOps che includano CI/CD, gestione del ciclo di vita dei modelli, tracciamento degli esperimenti, valutazione e monitoraggio.
  • Sviluppa e implementa architetture RAG, embeddings, database vettoriali, prompt engineering e framework per la valutazione degli LLM.
  • Applica sicurezza dell’IA, IA responsabile, privacy dei dati e guardrail per affrontare allucinazioni, prompt injection e altri rischi della GenAI.
  • Affianca gli ingegneri e fornisci indicazioni tecniche collaborando con team interfunzionali per realizzare soluzioni di IA scalabili e di livello enterprise.

Requisiti

  • Almeno otto anni di esperienza in ingegneria dell’IA/ML, machine learning, data science, ingegneria del software o in un campo correlato.
  • Esperienza avanzata e pratica nella programmazione in Python.
  • Conoscenza approfondita di SQL ed esperienza nel lavoro con grandi insiemi di dati strutturati e non strutturati.
  • Solide conoscenze pratiche di machine learning e dei fondamenti dell’IA.
  • Esperienza pratica nello sviluppo e nella distribuzione di applicazioni LLM.
  • Competenza nell’IA agentica, inclusi orchestrazione, flussi di lavoro autonomi, chiamate a strumenti o funzioni, pianificazione, scomposizione delle attività, memoria e gestione del contesto.
  • Ampia esperienza pratica con Databricks AI Agents e con l’ecosistema Databricks nel suo complesso.
  • Esperienza con MLOps e LLMOps, inclusi CI/CD, gestione del ciclo di vita dei modelli, tracciamento degli esperimenti e distribuzione in produzione.
  • Esperienza comprovata nella distribuzione e nella gestione operativa di modelli e applicazioni di IA/ML o GenAI su Azure, AWS o GCP.
  • Competenza in architetture RAG, embeddings, database vettoriali o ricerca vettoriale, prompt engineering e valutazione degli LLM.
  • Conoscenza approfondita di framework LLM e GenAI o strumenti di orchestrazione come LangChain, LangGraph, Semantic Kernel o tecnologie comparabili.
  • Laurea triennale o equivalente in Informatica, Data Science, Intelligenza Artificiale, Tecnologie dell’Informazione o disciplina strettamente correlata preferibile ma non obbligatoria.
  • Le certificazioni in machine learning, ingegneria dell’IA, data science, piattaforme cloud o MLOps sono preferibili ma non obbligatorie.

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