Deep AI native software engineer

Come AI/ML Computational Scientist, progetterai, costruirai e operativizzerai soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning per clienti aziendali, combinando modelli personalizzati con servizi AI cloud e di terze parti per fornire risultati pronti per la produzione. Il tuo ruolo copre l'intero ciclo di vita della soluzione: valutare le esigenze e i dati dei clienti, selezionare e personalizzare modelli (inclusi Deep Learning, Generative AI e Large Language Models), progettare pipeline scalabili di dati e DevOps & MLOps per l'addestramento e la produzione, e garantire qualità, valore e affidabilità dei sistemi implementati.

IL LAVORO

• Formulare problemi del mondo reale in soluzioni pratiche, efficienti e scalabili di AI e Machine Learning.
• Sviluppare e implementare algoritmi di machine learning, modelli e sistemi computazionali; progettare e costruire pipeline di dati scalabili per supportare l'addestramento e la produzione con DevOps & MLOps.
• Personalizzare e applicare modelli di Deep Learning e Gen AI per vari casi d'uso basati sulle esigenze aziendali, disponibilità dei dati, requisiti di sistema e infrastruttura - inclusi dispositivi edge e HPC.
• Impegnarsi nella ricerca e sviluppo di nuovi algoritmi, modelli e simulazioni di AI e calcolo ad alte prestazioni, insieme alle loro applicazioni per risolvere complessi problemi aziendali presso i siti dei clienti.
• Lavorare con dataset su larga scala e utilizzare tecniche di preprocessing dei dati per garantire input di alta qualità per l'addestramento e la produzione.
• Implementare e mantenere meccanismi efficienti di archiviazione e recupero dei dati per modelli e conoscenze utilizzando strumenti appropriati.
• Giustificare il valore degli approcci ai modelli nei problemi aziendali.
• Collaborare con team sia dal lato business che tecnico, inclusi utenti, rappresentanti dei casi d'uso, proprietari aziendali, ingegneri, architetti e designer UI, per raggiungere obiettivi di progetto end-to-end e integrare in produzione.

ISTRUZIONE

Laurea triennale o equivalente.

Qualifiche di base (richieste)

• Esperienza comprovata come ingegnere o scienziato di machine learning, implementando modelli in produzione su larga scala, inclusi monitoraggio, allerta, filing automatico di bug e auditing.
• Esperienza nell'applicazione delle basi teoriche dell'informatica, inclusa l'architettura dei sistemi informatici, ingegneria dei sistemi e programmazione.
• Esperienza pratica in sistemi e architetture di calcolo distribuito che possono includere big data, calcolo ad alte prestazioni, simulazioni ingegneristiche, calcolo scientifico, grid e cloud computing, reti distribuite.
• Esperienza nella costruzione e implementazione di software basato su AI/ML in un ambiente cloud.

Qualifiche preferite

• Competenza in Python e framework AI/ML basati su Python e familiarità con librerie e framework pertinenti (ad es. TensorFlow, PyTorch).
• Esperienza lavorativa con modelli linguistici come API LLM e ottimizzazione del loro utilizzo per applicazioni specifiche.
• Esperienza con i seguenti linguaggi di programmazione: Python, C++, Java, R, SQL.
• Forti capacità di comunicazione scritta e verbale e capacità di comunicare concetti tecnici complessi a stakeholder non tecnici.
• Forti competenze relazionali in un ambiente di consulenza.
• Forti abilità trasversali con la capacità di collaborare con una varietà di team interni e client-side.
• Mentalità imprenditoriale con curiosità e passione per la tecnologia emergente e per guidare l'innovazione.
• MS o PhD nel campo correlato preferito (informatica, ingegneria, ecc.).

La retribuzione in Accenture varia a seconda di una vasta gamma di fattori, tra cui, ma non solo, ruolo, livello, anzianità, responsabilità, competenze e livello di esperienza. Per questa posizione, si applica il Contratto Collettivo Nazionale Metalmeccanico, con uno dei seguenti livelli retributivi e corrispondente intervallo di stipendio lordo annuale: B2- €32.000 - €50.500, B3- €36.000 - €65.800.