Senior AI Engineer

Senior AI Engineer

Full-Time 35100 - 35100 € / anno (stimato) Smart working possibile
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In sintesi

  • Mansioni: Progetta e sviluppa sistemi AI avanzati in un ambiente innovativo.
  • Azienda: CRIF, un gruppo internazionale all'avanguardia nel settore delle soluzioni informative.
  • Benefit: Retribuzione competitiva, ambiente inclusivo e opportunità di crescita professionale.
  • Altre informazioni: Ambiente dinamico con forte focus sull'innovazione e collaborazione internazionale.
  • Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie emergenti e fai la differenza in progetti innovativi.
  • Qualifiche: Laurea magistrale o PhD in ambiti quantitativi e 2+ anni di esperienza come AI Engineer.

La retribuzione prevista è compresa tra 35100 - 35100 € per anno.

Dato che un elevato numero di candidati potrebbe essere interessato a questa posizione, si assicuri di inviare il suo CV il prima possibile. CRIF, prestigioso ed innovativo Gruppo internazionale specializzato in soluzioni informative, modelli decisionali, outsourcing, software e servizi consulenziali per supportare banche, società finanziarie, assicurazioni, utilities e imprese in ogni fase della relazione con il cliente, ricerca una figura di Data Scientist Leader-Senior AI Engineer.

L’area “Innovation Drive”, in cui sarà inserita la risorsa, è il Centro di Eccellenza di CRIF che combina le migliori competenze di Data Science, GenAI e Data Engineering. Siamo un gruppo eclettico ed in rapida crescita, composto da giovani che collaborano in un ambiente internazionale sereno, fortemente orientato all’innovazione e attento alla crescita delle persone che vi lavorano, con il giusto mix di interazione fisica e collaborazione da remoto.

La figura si occuperà di:

  • progettare, sviluppare e manutenere sistemi di AI e GenAI avanzati, sia in ambito Machine Learning sia LLM‑based;
  • contribuire alla definizione e all’evoluzione di architetture production‑grade per modelli ML/LLM e sistemi agentici;
  • lavorare su post‑training e valutazione di Large Language Models (es. fine‑tuning supervisionato, reinforcement learning, distillazione);
  • sviluppare e ottimizzare embedding models e soluzioni basate su RAG e vector database;
  • partecipare a progetti complessi con clienti interni ed esterni, collaborando con Data Scientist, Data Engineer, Cloud Engineer e stakeholder di business;
  • contribuire a prototipi, acceleratori e nuovi prodotti AI / GenAI, portandoli dalla sperimentazione alla produzione;
  • supportare l’evoluzione delle best practice di MLOps, LLMOps e microservizi.

Principali requisiti:

  • Laurea magistrale o PhD in ambiti quantitativi (Statistica, Matematica Applicata, Informatica, Data Science, Economia Quantitativa o affini);
  • 2+ anni di esperienza lavorativa come AI Engineer;
  • forte attitudine al problem solving, autonomia operativa e capacità di lavorare in team multidisciplinari;
  • ottime capacità comunicative e di sintesi, sia tecniche sia di business;
  • interesse costante verso i principali trend e le tecnologie emergenti in ambito AI e Generative AI.

Hard skills:

  • eccellente padronanza di Python e delle principali librerie ML/DL;
  • solida conoscenza di statistica, machine learning e modellistica predittiva (validazione, inferenza, classificazione, regressione, ecc.);
  • esperienza sui processi di post‑training e valutazione dei LLM (SFT, RL, distillazione);
  • conoscenza approfondita di embedding models (bi‑encoder, cross‑encoder) e delle tecniche di fine‑tuning;
  • esperienza con architetture agentiche e protocolli / design pattern per AI Agent;
  • utilizzo di synthetic data per test, validazione e valutazione di sistemi AI;
  • familiarità con vector database (es. Pinecone, Qdrant) e soluzioni RAG;
  • esperienza con cloud provider (AWS, GCP o Azure);
  • conoscenza di MLOps e architetture a microservizi;
  • buona padronanza della lingua inglese (livello minimo B1/B2).

Nice to Have (requisiti che, se posseduti, sono considerati un plus):

  • conoscenza dei rischi di sicurezza e affidabilità dell’AI e delle relative strategie di mitigazione;
  • esperienza con framework di AI agentica (es. AutoGen, CrewAI, smolagents, …);
  • contributi a progetti Open Source in ambito AI;
  • attività di ricerca e pubblicazioni in ambito AI / ML.

In CRIF, siamo impegnati a coltivare un ambiente sicuro e inclusivo, dove l'innovazione prospera e i colleghi sono incoraggiati a pensare in modo creativo. Ci impegniamo a promuovere pari opportunità durante tutto il ciclo di vita dei dipendenti e crediamo che la diversità di genere, età, cultura, religione e disabilità sia fondamentale per attrarre e trattenere i migliori talenti. Abbracciando queste differenze, miriamo a creare un ambiente di lavoro in cui tutti possano avere successo e contribuire al nostro successo condiviso.

sede: Milano/ Bologna

si offre: La retribuzione prevista per questa posizione è prevista a partire da 35.100 € lordi annui. L'inquadramento verrà definito in fase di selezione sulla base del profilo e in applicazione del CCNL Terziario Distribuzione e Servizi. La definizione del compenso specifico, inclusi eventuali elementi variabili (come MBO) o benefit accessori, dipenderà dalla valutazione del profilo rispetto ai requisiti della posizione.

Ai sensi del Regolamento (UE) 2016/679 (“GDPR”), si informa che i dati personali dei candidati saranno trattati esclusivamente per finalità connesse alla gestione della candidatura e del processo di selezione.

Senior AI Engineer datore di lavoro: CRIF

Siamo un datore di lavoro eccezionale, impegnato a creare un ambiente di lavoro inclusivo e stimolante per il nostro team di specialisti nella gestione dei crediti. Offriamo opportunità di crescita professionale e formazione continua, permettendo ai nostri dipendenti di sviluppare competenze specialistiche in un settore in continua evoluzione. La nostra cultura aziendale valorizza la diversità e l'innovazione, garantendo che ogni membro del team possa contribuire al successo collettivo e raggiungere i propri obiettivi professionali.

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Dettagli di contatto:

Team di recruiting di CRIF

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Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior AI Engineer

Sfrutta i Meetups di Data Science

Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.

Progetti Open Source per Farsi Notare

Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!

Unisciti a Comunità Online

Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.

Candidati Direttamente su CRIF

Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di CRIF! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.

Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Senior AI Engineer

Python
Machine Learning
Deep Learning
Statistica
Modellistica Predittiva
Post-Training
Valutazione dei LLM

Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡

Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!

Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di CRIF. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!

Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!

Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di CRIF. Mostra loro come pensi e come apprendi!

Come prepararti a un colloquio di lavoro presso CRIF

Brilla con il tuo Portafoglio

Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!

Preparati a Domande Tecniche

Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.

Mostra la tua Curiosità

Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.

Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati

Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.