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L’utilizzo di nuovi elementi digitali e di componenti fisiche, combinati tra loro, forma – quindi – una nuova offerta fondata su un business model innovativo; difatti, il potenziale delle nuove tecnologie digitali, si esplica in una più ampia “digital trasformation” dei modelli di business aziendali a prescindere dalla specifica funzione osservata, dal settore di appartenenza, dal fatto che si producano beni o si eroghino servizi o dalle dimensioni aziendali.
Oggi cerchiamo una risorsa da inserire in organico: AI & Generative AI Engineer.
Requisiti richiesti
Laurea magistrale in Ingegneria Informatica, Scienze Informatiche.
1+ anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni AI-driven, di cui almeno 2–3 progetti di Generative AI realizzati (PoC o produzione).Ruolo tecnico al 100%: la figura si concentrerà esclusivamente su progettazione, sviluppo, test e messa in produzione delle soluzioni AI.Ottima conoscenza della lingua inglese tecnica; gradito lo spagnolo.
Competenze tecniche richieste
Google Cloud Platform:
Vertex AI (Model Garden, Generative AI Studio), Cloud Run, Cloud Functions, Big Query, Cloud Composer (Airflow) per MLOps e orchestrazione.
Python avanzato (type-first; Pydantic v2 / Pydantic
AI), FastAPI, testing (Pytest) e automazioni CI/CD (Cloud Build, Git Hub Actions).Lang Chain e Google Agents Development Kit: progettazione di agent-based architectures, memoria, tool-calling, retrieval-augmented generation (RAG) e pattern di orchestrazione multi-modalità.AI-coding: esperienza nell'uso di strumenti di assistenza allo sviluppo come Git Hub Copilot, OpenAI Codex, Gemini Code Assist e framework per la generazione automatica e contestuale di codice (prompt-to-code, agent-based coding, test generation automatica).Integrazione
e fine-tuning di LLM e modelli multimodali, con particolare enfasi su modelli di image e video generation di ultima generazione come Imagen 4, Flux, Veo 3, Kling, Runway, per creare contenuti visivi ad alta qualità, scenari video sintetici e output personalizzati per contesti editoriali, sportivi e pubblicitari. Inclusione di tecniche di adattamento come LoRA, PEFT, QLoRA e distillation per l’ottimizzazione dei modelli su task specifici.
Pipeline di image/video generation controllata (prompt engineering, negative prompts, control-nets, temporal consistency) e post-processing con FFmpeg e Media Pipe.
Esperienza con vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector/Cloud SQL) per l’indicizzazione e il retrieval semantico su larga scala, integrati in pipeline RAG e architetture agentiche.
Conoscenza approfondita dei principali embedding frameworks, incluse tecniche di generazione embedding con modelli proprietari e open-source, e gestione di versioning.
Monitoring & observability di modelli generativi (Vertex AI Monitoring, MLflow, Weights & Biases, Prompt Layer).Conoscenza di data engineering su Spark/Dataproc, Delta Lake, Pub/Sub streaming e best practice di data governance, privacy & safety nei contenuti generati.
Plus Pubblicazioni o contributi open-source su Lang Chain, Pydantic
AI, agentic frameworks o modelli di diffusione.
Esperienza con audio generation (e.g. Lyria, Audio
LM, Suno), 3D/NeRF pipelines.
Background nei settori media, sport, advertising o broadcast: conoscenza dei flussi editoriali (CMS, DAM, playout) e dei vincoli di copyright/trademark nei contenuti generativi.
Certificazioni Google Cloud Professional Machine Learning Engineer o Generative AI Engineer.
Cosa farai
Progettare e sviluppare soluzioni di AI generativa (testo, immagine, video, audio, codice) per casi d’uso concreti nei settori editoriali, pubblicitari, sportivi e formativi del Gruppo RCS.Lavorare a stretto contatto con il team AI e gli altri sviluppatori per…
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