Deep AI native software engineering

Come ingegnere AI pratico, sarai al centro della progettazione e costruzione dei componenti che compongono sistemi AI avanzati per le imprese moderne. Questo è un ruolo ingegneristico profondamente tecnico e pratico: trascorrerai la maggior parte del tuo tempo nella progettazione dettagliata, nello sviluppo, nell'integrazione e nel testing dei componenti del sistema AI, consegnando questi all'interno di impegni attivi con i clienti.

Tradurrai specifiche architettoniche e di design dettagliate in componenti software funzionanti e di qualità produttiva. Ciò significa scrivere codice pulito e ben strutturato, prendere decisioni di design a basso livello all'interno del tuo ambito assegnato e garantire che i tuoi componenti si integrino in modo affidabile all'interno del sistema AI più ampio. Costruirai e collegherai le parti costitutive dei sistemi agenti AI, inclusa la logica degli agenti individuali, integrazioni di strumenti, abilità e componenti di memoria, e contribuirai allo sviluppo e all'integrazione di modelli ML fondazionali e classici in pipeline end-to-end.

Una curiosità pratica per l'ecosistema open source è essenziale in questo ruolo. Valuterai continuamente, imparerai e adotterai librerie e framework open source pertinenti, selezionando e applicando quelli giusti per il problema da risolvere. Configurerai, integrerai e operativizzerai tecnologie AI di terze parti e servizi di piattaforma, comprendendo le loro capacità e vincoli sufficientemente per farli funzionare in modo affidabile nel contesto di un sistema aziendale più grande.

Ingengerai componenti con qualità di livello enterprise, assicurandoti che il tuo lavoro soddisfi i requisiti definiti in termini di sicurezza, osservabilità, governance, prestazioni e scalabilità. Scriverai e manterrai gli artefatti tecnici che accompagnano il tuo lavoro ingegneristico, inclusi documenti di design a basso livello, specifiche dei componenti e contratti di integrazione, assicurandoti che il tuo lavoro sia ben documentato, testabile e pronto per il passaggio.

Opererai come praticante all'interno di team di consegna cross-funzionali insieme a ingegneri di dati, ingegneri ML e sviluppatori di applicazioni, seguendo le indicazioni di architetti principali e lead mentre contribuisci in modo significativo alla risoluzione di problemi tecnici e alle discussioni di design nel tuo dominio. Questo ruolo è un'opportunità per costruire una profonda esperienza pratica attraverso lo stack ingegneristico AI, sviluppare solide basi di ingegneria software applicate a sistemi AI all'avanguardia e crescere verso un ruolo di ingegnere lead o architetto nel tempo.

IL LAVORO

• Progettare, costruire e configurare agenti individuali, inclusi i loro prompt, strumenti e abilità, e integrarli in flussi di lavoro multi-agente.
• Implementare la logica di orchestrazione degli agenti che gestisce il passaggio di compiti, comunicazione e recupero da errori.
• Costruire strumenti di valutazione e suite di test che misurano la qualità degli agenti e dei componenti su metriche come accuratezza, rilevanza e fedeltà, e condividere i risultati per informare i miglioramenti di design.
• Integrare modelli fondazionali nelle applicazioni, selezionando il modello appropriato e il pattern di invocazione per ciascun caso d'uso.
• Costruire e gestire pipeline di fine-tuning dei modelli, inclusa la preparazione dei dati e l'addestramento, per adattare i modelli a domini aziendali specifici, applicando conoscenze pratiche di architetture basate su trasformatori.
• Costruire pipeline di ingestione che analizzano, suddividono, arricchiscono e indicizzano contenuti aziendali non strutturati per il recupero.
• Implementare la generazione di embedding, integrare database vettoriali e sviluppare componenti di recupero, inclusi connettori e adattatori che elaborano contenuti non strutturati in pipeline RAG end-to-end.
• Costruire la logica che assembla i prompt e gestisce quali informazioni vengono passate al modello all'interno della sua finestra di contesto.
• Implementare componenti di memoria che memorizzano e richiamano la cronologia delle conversazioni e altri contesti rilevanti.
• Implementare guardrail di input/output, filtraggio dei contenuti e difese contro l'iniezione di prompt.
• Costruire componenti di rilevamento e redazione di PII e integrare controlli di accesso per l'accesso ai modelli e agli strumenti.
• Implementare versioning, registrazione delle attività e tracciamento della lineage, e mantenere la documentazione del modello che mantiene il sistema auditabile.
• Istrumentare i componenti con logging e tracciamento per richieste, risposte, utilizzo di token e chiamate agli strumenti.
• Contribuire al monitoraggio, all'allerta e al tracciamento dei costi che mantengono i sistemi AI sani in produzione.
• Continuare a imparare e applicare nuovi modelli di design, tecnologie e framework nel panorama AI in rapida evoluzione, portando approcci freschi ai componenti che costruisci.
• Collaborare all'interno di team cross-funzionali per chiarire i requisiti e garantire che i tuoi componenti soddisfino le esigenze degli stakeholder.
• Creare e mantenere documentazione tecnica chiara per i componenti che costruisci, supportando la risoluzione dei problemi e lo sviluppo futuro.

ISTRUZIONE

Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science o una disciplina ingegneristica correlata.

Qualifiche di base (richieste)

• Esperienza (lavorativa o di corso) nella progettazione, codifica e costruzione di soluzioni AI avanzate utilizzando AI/ML agentico, generativo e classico con almeno un fornitore di cloud.
• Esperienza (lavorativa o di corso) nel campo dell'AI agentico, LLM e Generative AI.
• Esperienza (lavorativa o di corso) nell'architettura e nell'operativizzazione di modelli applicativi guidati da LLM.
• Esperienza nella codifica e ingegneria di soluzioni e applicazioni di machine learning, deep learning e NLP.
• Esperienza di codifica utilizzando Python.

La retribuzione presso Accenture varia a seconda di una vasta gamma di fattori, tra cui ma non limitato a 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: C3- €24.000 - €34.600; B1-€28.500 - €45.300.