Ingegnere IA/ML

Informazioni sul ruolo

Cerchiamo un ingegnere AI/ML di grande esperienza con una profonda competenza nella progettazione, formazione, implementazione e ottimizzazione di modelli di machine learning per ambienti di produzione. Condurrai complesse iniziative di intelligenza artificiale attraverso visione artificiale, NLP, modellazione predittiva, GenAI e analisi sanitaria basata su rPPG, supportando clienti globali e applicazioni aziendali su larga scala.

Questo ruolo è ideale per qualcuno che combina una forte conoscenza della ricerca con competenze ingegneristiche pratiche e può progettare sistemi ML end-to-end.

Responsabilità chiave:

• :Sviluppo e ricerca di modelli
• Progetta, addestra e ottimizza modelli ML avanzati per CV, NLP, previsioni, raccomandazioni e rilevamento di anomalie.
• Crea pipeline di deep learning utilizzando PyTorch, TensorFlow o JAX.
• Sperimenta architetture SOTA come Transformers, Vision Transformers, varianti YOLO, ibridi RNN/CNN e modelli di diffusione.
• Condurre la sperimentazione di rPPG e elaborazione del segnale per la stima dei segni vitali (frequenza cardiaca, HRV, stima della pressione arteriosa, ecc.). Integrazione GenAI e LLM
• Perfeziona e integra LLM (modelli Llama, Mistral, OpenAI).
• Costruisci pipeline RAG, sistemi di ricerca vettoriale e flussi di lavoro di comprensione semantica.
• Implementa chiamate di funzioni, integrazioni di strumenti e sistemi di intelligenza artificiale multi-agente. Ingegneria e distribuzione ML
• Costruisci pipeline ML scalabili, flussi di lavoro di formazione e sistemi di valutazione automatizzati.
• Lavora a stretto contatto con DevOps per distribuire servizi di inferenza utilizzando Docker, ONNX Runtime, TensorRT o API native del cloud.
• Implementare il monitoraggio del modello, il rilevamento della deriva e cicli di miglioramento continuo.
• Ottimizza le prestazioni di GPU/CPU per inferenza in tempo reale. Ingegneria e analisi dei dati
• Lavora con set di dati di grandi dimensioni in video, immagini, testo e formati tabulari.
• Sviluppa flussi di lavoro di preelaborazione dei dati, progettazione di funzionalità e annotazioni.
• Garantire la qualità dei dati, l'accuratezza dell'etichettatura e l'utilizzo etico dei set di dati. Collaborazione interfunzionale
• Lavora a stretto contatto con i team di backend, dispositivi mobili e prodotto per integrare il machine learning nelle applicazioni.
• Traduci i requisiti aziendali in soluzioni basate sul machine learning.
• Mentore di ingegneri e stagisti ML junior.

Competenze richieste

• Oltre 6 anni di esperienza in ingegneria AI/ML, deep learning o ricerca applicata.
• Ottima conoscenza di Python, PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn.
• Competenza in Computer Vision (rilevamento, segmentazione, OCR, tracciamento, rPPG).
• Esperienza con LLM, incorporamenti, sistemi RAG e architetture di trasformatori.
• Solida conoscenza dell'ottimizzazione del modello, della quantizzazione e dell'accelerazione dell'inferenza.
• Esperienza pratica con AWS, GCP o Azure per la distribuzione ML.
• Forti conoscenze matematiche in algebra lineare, statistica e ottimizzazione.
• Capacità di progettare sistemi ML end-to-end dall'acquisizione dei dati alla produzione.
• Forte mentalità di debug, risoluzione dei problemi e ricerca.

Competenze piacevoli da avere

• Esperienza con pipeline di inferenza ONNX, TFLite, TensorRT o GPU.
• Conoscenza delle tecniche di elaborazione del segnale per dati biomedici (PPG/rPPG).
• Esposizione agli strumenti MLOps (DVC, MLflow, Kubeflow, Airflow).
• Familiarità con gli strumenti di annotazione dei dati e le pipeline di apprendimento attivo.
• Pubblicazioni, medaglie Kaggle o contributi open source.
• Esperienza nella creazione di prodotti AI SaaS o API ML di livello aziendale.