AI Large Language Model (LLM) Technology Architect

Come AI/LLM Architect pratico, sarai al centro della progettazione e costruzione di sistemi AI avanzati che alimentano l'impresa moderna. Questo è un ruolo tecnico e pratico: trascorrerai la maggior parte del tuo tempo nell'architettura e ingegneria di soluzioni AI reali, consegnando queste all'interno di impegni attivi con i clienti.

Tradurrai i requisiti in decisioni architettoniche concrete: selezionando modelli di design, valutando e confrontando framework tecnici, assemblando componenti riutilizzabili e facendo scelte tecnologiche deliberate che bilanciano innovazione e affidabilità di livello enterprise.

Progetterai e costruirai architetture di agenti AI, inclusa l'orchestrazione multi-agente, l'uso degli strumenti, l'uso delle competenze e i sistemi di memoria, lavorando a stretto contatto con modelli di base attraverso il fine-tuning, la generazione aumentata da recupero (RAG) e l'integrazione di modelli personalizzati.

Parte del tuo lavoro comporterà anche l'ingegnerizzazione dello strato di contesto AI che rende questi sistemi intelligenti nella pratica, collegando basi di conoscenza aziendale, fonti di dati strutturati e non strutturati e contenuti specifici del dominio affinché le uscite AI siano fondate, accurate e rilevanti per il business del cliente.

Progetterai e convaliderai sistemi rispetto ai requisiti non funzionali aziendali in materia di sicurezza, osservabilità, governance, prestazioni e scalabilità. Un output fondamentale di questo ruolo è la produzione di deliverable tangibili di ingegneria e architettura, il che significa scrivere e possedere componenti software, costruendo, integrando e testando moduli di sistema AI come praticante, insieme alla produzione di artefatti architettonici dettagliati.

Indipendentemente, progetterai, costruirai e consegnerai componenti software attraverso l'architettura AI, possedendoli end-to-end dalla progettazione all'implementazione, integrazione e testing come praticante. Progetterai e costruirai architetture di agenti AI, inclusi agenti individuali, i loro prompt, strumenti e competenze, orchestrazione multi-agente e sistemi di memoria, facendo scelte deliberate sui modelli di design e tecnologia.

Valuterai più opzioni di design e approcci tecnici, facendo scelte di design giustificate che bilanciano capacità, efficienza dei costi, prestazioni e affidabilità di livello enterprise. Progetterai, costruirai e gestirai strategie di valutazione e strumenti che misurano la qualità degli agenti e dei sistemi su metriche come accuratezza, rilevanza e fedeltà, traducendo i risultati in miglioramenti di design.

Architetterai e implementerai integrazioni di modelli di base, selezionando i modelli giusti, i modelli di invocazione e gli approcci di personalizzazione (fine-tuning, RAG, integrazione personalizzata) basati su capacità, costi e compromessi di prestazioni. Progetterai e costruirai pipeline di adattamento e fine-tuning dei modelli, applicando una conoscenza pratica delle architetture basate su trasformatori per informare la selezione e l'ottimizzazione dei modelli.

Identificherai, progetterai e costruirai componenti riutilizzabili e modelli di soluzione che accelerano la consegna e possono essere standardizzati attraverso gli impegni. Progetterai per l'efficienza dei costi e le prestazioni, ottimizzando l'uso dei modelli, i modelli di inferenza, la memorizzazione nella cache e l'utilizzo delle risorse per soddisfare obiettivi di latenza, throughput e costi target.

Costruirai controlli di governance, inclusi versioning, registrazione delle revisioni e tracciamento della provenienza, e produrrai la documentazione del modello che mantiene i sistemi auditabili. Costruirai osservabilità nei sistemi, registrando, tracciando, monitorando, allertando e tracciando i costi per garantire che le soluzioni AI rimangano sane, performanti e scalabili in produzione.

Produrrai artefatti architettonici dettagliati, inclusi registri delle decisioni architettoniche (ADR), blueprint architettonici, documenti di design, specifiche di orchestrazione degli agenti e modelli di integrazione, diagrammi dei componenti e diagrammi di flusso dei dati, che guidano e abilitano team di ingegneria più ampi. Collaborerai con team di consegna cross-funzionali — ingegneri dei dati, ingegneri ML e sviluppatori di applicazioni — per tradurre i requisiti in decisioni architettoniche concrete che soddisfino le esigenze degli stakeholder.

ISTRUZIONE

Laurea o equivalente.

QUALIFICHE BASE (RICHIESTE)

Esperienza comprovata nella progettazione e distribuzione di soluzioni AI avanzate di livello enterprise utilizzando AI/ML agentico, generativo e classico con almeno un fornitore cloud. Esperienza pratica nel campo dell'AI agentica, LLM e Generative AI. Buona conoscenza della programmazione in Python. Solida base nella progettazione e operativizzazione di modelli di applicazione guidati da LLM. Esperienza professionale nella codifica di ingegneria, machine learning, deep learning e soluzioni e applicazioni NLP. Diversi anni di esperienza pratica come architetto di machine learning nel settore, progettando soluzioni di ingegneria analitica su larga scala.