Siamo alla ricerca di un/una AI Data Engineer che si occupi della progettazione, sviluppo e ottimizzazione di soluzioni basate su modelli di Intelligenza Artificiale generativa (LLM).
La figura lavorerà su architetture moderne e scalabili, integrando tecniche avanzate di prompting, sistemi di retrieval intelligente (RAG), orchestrazione agentica e meccanismi di sicurezza. Il ruolo si colloca all’intersezione tra software engineering, machine learning applicato e MLOps, con l’obiettivo di costruire applicazioni AI modulari, affidabili e cloud-native.
È prevista la possibilità di operare su infrastrutture cloud (AWS, GCP, Azure), sfruttando anche i servizi GenAI offerti nativamente dai principali provider (es. Amazon Bedrock, Vertex AI, Azure OpenAI).
Il tuo contributo in questo ruolo:
- Progettare architetture agentiche, individuando le soluzioni più efficaci in base al contesto e ai requisiti di progetto
- Sviluppare pipeline di prompting, gestione tool, memoria e context window
- Integrare framework agentici open-source e protocollo MCP nei flussi applicativi
- Progettare e ottimizzare soluzioni RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizzando Vector Database e strategie di retrieval avanzate
- Definire metriche ed eseguire attività di valutazione (LLM-as-Judge, trajectory evaluation, metriche tradizionali)
- Garantire osservabilità e monitoraggio degli agenti in ambienti di produzione
- Applicare best practice di sicurezza (guardrails, gestione accessi, rate limiting, protezione dei dati e PII, mitigazione delle hallucination)
- Gestire pipeline CI/CD, versionamento delle dipendenze e qualità del codice
- Effettuare il deployment su piattaforme cloud e ambienti gestiti
- Collaborare con il team contribuendo con analisi critica e approccio data-driven
Il Profilo ideale:
- Ottima conoscenza di Python (classi, moduli, REST API, async programming, strutture dati)
- Esperienza in ambienti cloud (AWS, GCP o Azure) e servizi correlati (es. Docker, IAM, Storage, Cloud Run, Vertex AI)
- Esperienza con almeno un framework agentico (es. LangGraph, Semantic Kernel, ADK, OpenAI SDK)
- Fondamenti di Machine Learning e Deep Learning
- Conoscenza dei principali componenti dello sviluppo agentico: LLM, prompting (zero-shot, CoT, ReAct), gestione context window, tool e memoria
- Esperienza nella progettazione di architetture agentiche e valutazione dei relativi trade-off
- Esperienza con pipeline RAG e Vector Database
- Esperienza nell’utilizzo di Git e gestione delle dipendenze (pip, poetry, uv)
- Conoscenza della programmazione a oggetti, design pattern e principi di clean code
- Conoscenza di base di CI/CD (es. GitHub Actions)
- Conoscenza delle tematiche di sicurezza (guardrails, least-privilege, rate limiting, gestione PII, mitigazione delle hallucination)
- Buona conoscenza della lingua inglese
Location: Bari, Napoli, Roma
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