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5001 – 10.000 Dipendenti
B2CFintechSicurezza informatica
Gen è un’azienda globale di tecnologia per i consumatori che opera nei settori della cybersicurezza, della privacy digitale, della protezione dell’identità e del benessere finanziario. Attraverso marchi come Norton, Avast, LifeLock e MoneyLion, aiuta le persone a proteggere i propri dispositivi, la propria identità, le informazioni personali e le finanze. I suoi prodotti includono il rilevamento delle minacce, la risposta alle violazioni dei dati, strumenti per la privacy online, funzionalità bancarie e servizi finanziari integrati tramite Engine. Gen investe inoltre nella sicurezza basata sull’intelligenza artificiale e nella sua Gen AI Foundry, focalizzata sulla costruzione della fiducia nelle applicazioni emergenti di IA. L’azienda serve quasi 500 milioni di utenti in oltre 150 Paesi e ha due sedi centrali, a Praga e a Tempe.
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Offerte dell’azienda

Senior Manager, Ricerca sull’IA applicata - Praga ibrido

Guidare la ricerca sull’IA applicata in Gen nei modelli linguistici, nell’apprendimento per rinforzo, nella visione artificiale e nei metodi correlati per prodotti di cybersicurezza. Gestire gli ingegneri della ricerca e portare i modelli dalla sperimentazione alla produzione su scala globale.

CZCechiaIbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learningScienziato di ricerca sull'IA
CloudKubernetesPythonPyTorchSicurezza informaticaTensorFlow

Descrizione

  • Guidare iniziative pratiche di IA applicata che comprendono piccoli modelli linguistici, apprendimento per rinforzo, IA agentica, visione artificiale e machine learning classico
  • Essere responsabile delle decisioni di architettura, modellazione e messa in produzione
  • Gestire, affiancare e sviluppare un team di 3-5 Research Engineer attraverso assunzioni, gestione delle prestazioni, sviluppo professionale e coaching tecnico
  • Mantenere il team allineato, senza blocchi e concentrato su risultati misurabili
  • Prototipare nuovi approcci, perfezionare i progetti dei modelli e supportare il debug delle esecuzioni di training su cluster GPU
  • Definire e mantenere standard di qualità per la ricerca e l’ingegneria
  • Supervisionare il ciclo di vita dell’IA applicata, dalla definizione del problema e dalla strategia dei dati fino a training, fine-tuning, valutazione, deployment, osservabilità e miglioramento continuo
  • Guidare la distribuzione dei modelli in produzione e collaborare con i team Platform, MLOps e Product Engineering
  • Trasformare le priorità aziendali e di sicurezza in una roadmap di IA applicata con una sequenza chiara
  • Spiegare i compromessi ai dirigenti senior e riferire su rilascio, prestazioni dei modelli e impatto
  • Costruire pratiche di team incentrate sul tracciamento degli esperimenti, la valutazione dei modelli, la riproducibilità, la revisione del codice e l’IA responsabile
  • Partecipare ai colloqui con il responsabile delle assunzioni, l’AI Research Lab, il team Product, gli stakeholder e la leadership

Requisiti

  • Laurea magistrale o dottorato in Informatica, Machine Learning, Matematica o disciplina quantitativa correlata, oppure esperienza pratica equivalente che dimostri una profonda competenza nel deep learning
  • Almeno 5 anni di esperienza pratica nella creazione e nel deployment in produzione di sistemi di machine learning e deep learning
  • 2-3 o più anni alla guida o alla gestione di un piccolo team di ingegneri ML o Research Engineer, inclusi indirizzo tecnico, delivery, assunzioni e sviluppo delle persone in più ambiti di IA applicata
  • Profonda esperienza pratica in diverse aree dell’IA applicata, inclusi piccoli modelli linguistici basati su transformer, apprendimento per rinforzo come le varianti PPO, DQN e Actor-Critic, sistemi agentici o LLM che utilizzano strumenti, visione artificiale o machine learning classico
  • Capacità di associare ogni problema all’approccio tecnico più adatto
  • Ottima conoscenza di Python e PyTorch; l’esperienza con JAX o TensorFlow costituisce un vantaggio
  • Esperienza nell’addestramento e nel fine-tuning di modelli su cluster multi-GPU con DeepSpeed, FSDP o Hugging Face Accelerate
  • Solide basi di algebra lineare, ottimizzazione, probabilità e statistica
  • Capacità di interpretare, valutare e implementare metodi tratti da recenti articoli di ricerca
  • Successo dimostrato nel portare modelli di IA in produzione, inclusi pipeline di dati, framework di valutazione, quantizzazione o compressione, ottimizzazione dell’inferenza, container, Kubernetes, piattaforme cloud e monitoraggio post-deployment
  • Esperienza con strumenti di MLOps e gestione degli esperimenti come Weights & Biases, MLflow o piattaforme comparabili
  • Esperienza con CI/CD, revisione del codice e pratiche di osservabilità
  • Capacità di guidare un piccolo team tecnico definendo la direzione, svolgendo incontri individuali, fornendo feedback, assumendo ingegneri e trasformando problemi aziendali ambigui in sistemi di IA distribuibili
  • Inglese fluente
  • Approccio pratico alla leadership tecnica e disponibilità a rimanere vicino al codice, ai modelli e ai sistemi di produzione
  • Mentalità da leader che contribuisce anche sul piano tecnico
  • Forte orientamento alla distribuzione, al deployment e alla misurazione dei modelli in produzione
  • Buon senso nel valutare le opportunità di IA applicata
  • Chiare capacità comunicative per trasformare concetti complessi di ML in decisioni e compromessi
  • Capacità di lavorare efficacemente in un ambiente tecnologico dinamico, ambiguo e avanzato, gestendo sfide complesse tra diverse funzioni
  • Sono apprezzate pubblicazioni in importanti conferenze di ML, esperienza in cybersicurezza, privacy o identità e competenza in JAX o TensorFlow

Benefit

  • Modalità di lavoro flessibili
  • Permessi retribuiti
  • Retribuzione competitiva
  • Benefit per i dipendenti
  • Programmi di benessere
  • Supporto, risorse e strumenti per favorire prestazioni solide e sviluppo professionale

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