In sintesi
- Mansioni: Unisciti al nostro team di ricerca AI per costruire modelli linguistici all'avanguardia.
- Azienda: Domyn, leader nella ricerca e sviluppo di AI responsabile.
- Benefit: Salario competitivo, smart working e budget per la formazione.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e impatto reale.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie innovative e collabora con i migliori laboratori del settore.
- Qualifiche: PhD in Informatica o esperienza equivalente, con almeno 5 anni nel campo.
La retribuzione prevista è compresa tra 50000 - 80000 € per anno.
Work somewhere with the creativity of a scale-up and expertise of an enterprise.
Join our AI Research Team in Milan to build the next generation of large language models, across the full life cycle: pretraining on trillions of tokens, state-of-the-art post-training, and releases spanning from a few billion to hundreds of billions of parameters.
You’ll collaborate directly with leading industry labs like NVIDIA, and your work will ship into mission-critical deployments with some of the largest players in banking, defense, manufacturing, and the public sector.
You’ll have first-class access to our proprietary sovereign HPC, powered by NVIDIA Blackwell GPUs and designed for frontier-scale model training, alongside additional allocations on European HPC infrastructure.
As an AI Research Engineer, you’ll sit at the intersection of research and production, designing and optimizing the infrastructure that trains and serves these models.
Expect to touch every layer of the stack, and contribute to open-source projects shaping the European AI ecosystem.
- What You Have
- Ph D in Computer Science, Artificial Intelligence or a related field, or equivalent practical experience.
- At least 5 years of proven experience as an AI research engineer or more than 2 years of experience and a Ph D.
- Expertise in modern machine learning frameworks such as Py Torch, Tensor Flow, and JAX, with deep knowledge of distributed training (Pytorch Distributed, Ray, Deep Speed).
- Strong background in parallel computing and high-performance systems, including CUDA programming and compiler optimizations.
- Hands-on experience with ML model debugging and performance profiling tools (Tensor Board, Weights & Biases, NVIDIA Nsight).
- Proficiency in Python and C++ or Rust, particularly for high-performance inference and AI accelerators.
- Solid understanding of mathematics behind deep learning (linear algebra, probability, optimization).
- Experience deploying models in production, optimizing for latency, throughput, and memory efficiency.
- What Would Be Nice To Have
- Track record of publications at top-tier AI venues, reflecting a deep understanding of frontier research.
- Contributions to open-source AI projects, demonstrating systems-level thinking and impact in the research community
- Knowledge of AI safety, alignment, or adversarial robustness techniques.
- Experience with low-precision training (FP8, FP4), quantization, pruning, or distillation at scale.
Who You Are
- A versatile engineer who is comfortable operating across both research and production environments, enjoys solving complex infrastructure challenges, and is motivated by building scalable AI systems with real-world impact.
- Unwavering Excellence, your academic or professional journey is marked by consistent accomplishments, always striving for superior outcomes.
- Driven and Fearless, motivated and unafraid of challenges, you proactively overcome obstacles.
- Passionate Enthusiast, you have a genuine love for the field, you stay updated with the latest developments.
- Systems Thinker, you thrive at the intersection of research and engineering, optimizing infrastructure for trillion-parameter models.
- Collaborative Team Player, enthusiastic, curious, and adept at problem-solving, you excel independently and in a team environment.
- Fluent in English, you’re eager to contribute in a multicultural, international setting.
Benefits
Perks
- Learning Friday. If our team members know more, so do we. That’s why we give everyone a training budget that they can spend on books, online courses or other training materials.
- Smart Working. Trains can be a drag, you can save some commuting time by working from home.
- Salary is based on experience and topped up with other bonuses.
We offer a competitive salary, as well as an opportunity to receive company equity.
The typical salary for this role ranges between € 50.000 and € 80.000.
As you gain experience and make more significant contributions to the business, your compensation will be reviewed to match your impact.
Additionally, depending on your seniority and your performance, you’ll have the opportunity to receive stock options, with a variable value calculated from your base salary, giving you the chance to directly participate in the company’s success.
Employment terms are governed by the CCNL Commercio, the Italian National Collective Bargaining Agreement for the Commerce, Distribution and Services sector.
About Domyn
Domyn is a company specializing in the research and development of Responsible AI for regulated industries, including financial services, government, and heavy industry.
It supports enterprises with proprietary, fully governable solutions based on a composable AI architecture — including LLMs, AI agents, and one of the world’s largest supercomputers.
At the core of Domyn’s product offer is a chip-to-frontend architecture that allows organizations to control the entire AI stack — from hardware to application — ensuring isolation, security, and governance throughout the AI lifecycle.
Its foundational LLMs, Domyn Large and Domyn Small, are designed for advanced reasoning and optimized to understand each business’s specific language, logic, and context.
Provided under an open-enterprise license, these models can be fully transferred and owned by clients.
Once deployed, they enable customizable agents that operate on proprietary data to solve complex, domain-specific problems.
All solutions are managed via a unified platform with native tools for access management, traceability, and security.
Powering it all, Colosseum — a supercomputer in development using NVIDIA Grace Blackwell Superchips — will train next-gen models exceeding 1T parameters.
Domyn partners with Microsoft, NVIDIA, and G42.
Clients include Allianz, Intesa Sanpaolo, and Fincantieri.
Please review our Privacy Policy here https://bit. ly/4tndsz N .
AI Research Engineer datore di lavoro: iGenius
Domyn è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente stimolante e innovativo per gli ingegneri di ricerca AI a Milano. Con accesso a infrastrutture HPC all'avanguardia e opportunità di collaborare con laboratori leader del settore come NVIDIA, i dipendenti possono crescere professionalmente attraverso programmi di formazione continua e un forte supporto alla carriera. La cultura aziendale promuove la collaborazione e l'eccellenza, rendendo ogni giorno un'opportunità per contribuire a progetti significativi nel campo dell'AI responsabile.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere AI Research 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 iGenius
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di iGenius! 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 AI Research Engineer
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 iGenius. 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 iGenius. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso iGenius
✨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.