Giotto.ai è un’azienda svizzera di intelligenza artificiale che sviluppa una tecnologia di ragionamento sovrano per l’uso aziendale. La sua offerta combina Giotto 1, un modello ad alto livello di ragionamento progettato per funzionare su una singola GPU, con un sistema operativo di IA che riunisce un assistente, strumenti per documenti e codice, integrazioni, agenti e monitoraggio. Le organizzazioni possono accedere alla piattaforma tramite il cloud europeo di Giotto, implementarla su GPU private oppure utilizzare appliance hardware certificate e pronte per Giotto. L’azienda si concentra sul fornire ai team regolamentati e tecnici un maggiore controllo sulla residenza dei dati, sull’infrastruttura e sulle implementazioni private di IA.
Ricercatore junior di IA presso Giotto.ai — Ibrido, Losanna
Unisciti a Giotto.ai come ricercatore junior di IA in un ruolo ibrido a Losanna. Addestra e valuta modelli avanzati, sviluppa benchmark e contribuisci a trasformare idee di ricerca in sistemi di IA pronti per la produzione.
Descrizione
- Esaminare la ricerca attuale sull’IA e trasformare le idee rilevanti in esperimenti pratici
- Addestrare, mettere a punto e valutare modelli basati su Transformer
- Supportare la ricerca sul ragionamento, sui dati sintetici, sull’adattamento dei modelli e sulla valutazione
- Creare benchmark e analizzare le prestazioni dei modelli e i relativi schemi di errore
- Testare metodi per migliorare i dati di addestramento, gli obiettivi, i prompt e le strategie di inferenza
- Sviluppare software di ricerca chiaro e riproducibile
- Documentare esperimenti, risultati e conclusioni
- Collaborare con i team di ricerca, ingegneria e prodotto
- Comprendere come la ricerca avanzata si trasformi in sistemi di IA pronti per la produzione
Requisiti
- Laurea magistrale completata o quasi completata in informatica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, matematica, fisica o altra disciplina quantitativa
- Solide basi di apprendimento automatico e apprendimento profondo
- Esperienza pratica con Python e PyTorch maturata in progetti accademici, una tesi, attività di ricerca o uno stage
- Conoscenza operativa delle architetture Transformer e dei modelli linguistici di grandi dimensioni
- Comprensione di probabilità, statistica, algebra lineare e ottimizzazione
- Capacità di interpretare articoli di ricerca e implementare i metodi proposti
- Curiosità intellettuale, capacità analitiche e motivazione a imparare
- Comunicazione efficace e approccio collaborativo
- Esperienza con Hugging Face Transformers o Datasets
- Tesi magistrale incentrata su LLM, ragionamento, apprendimento multimodale, apprendimento per rinforzo, interpretabilità o IA generativa
- Esperienza con il fine-tuning dei modelli, LoRA/PEFT, dati sintetici o flussi di valutazione
- Pubblicazioni di ricerca, contributi open source o progetti personali pertinenti
- Familiarità con GPU, piattaforme di monitoraggio degli esperimenti o infrastruttura cloud
Benefit
- Modalità di lavoro ibrida
- Collaborazione regolare del team presso l’ufficio di Losanna