Senior Applied AI Solutions Engineer in Prato

Questa posizione è elencata per conto di un'azienda partner, che gestisce tutte le candidature e i passaggi successivi. Il nostro partner sta cercando un Senior Applied AI Solutions Engineer con sede in Italia. Questo ruolo si colloca all'incrocio tra ingegneria ML avanzata, successo del cliente e sviluppo del prodotto all'interno di un ambiente infrastrutturale AI in rapida evoluzione.

Responsabilità:

• Costruire prototipi rifiniti e dimostrazioni tecniche in vari ambiti, inclusi inferenza serverless, database, MLflow, MLOps e casi d'uso di AI applicata, compresi AI fisica e scienze della vita.
• Supportare i clienti aziendali attraverso la progettazione di proof-of-concept, onboarding tecnico, validazione e transizione dall'esperimento alla produzione.
• Agire come ponte tecnico tra i team ML dei clienti e la piattaforma, aiutando a diagnosticare le sfide e accelerare il tempo di valore durante i primi mesi di adozione.
• Ricercare tecniche emergenti di AI applicata e tradurre scoperte rilevanti in prototipi funzionanti.
• Tradurre ricerche ed esperienze dei clienti in documenti tecnici, raccomandazioni e feedback praticabili sul prodotto.
• Identificare problemi ricorrenti nelle implementazioni dei clienti e fornire input specifici e basati su prove che possano influenzare la roadmap del prodotto.
• Sviluppare asset tecnici riutilizzabili come notebook, architetture di riferimento, benchmark e guide all'implementazione per ridurre l'attrito nell'onboarding.
• Collaborare con vendite, prodotto, ingegneria e team clienti per garantire che le intuizioni tecniche vengano convertite in soluzioni pratiche e miglioramenti del prodotto.
• Monitorare gli sviluppi nell'ecosistema AI e aiutare il team a prevedere tendenze importanti nell'AI applicata nei prossimi 6-12 mesi.

Requisiti:

• Esperienza pratica con sistemi di machine learning moderni, inclusa la messa a punto di modelli di grandi dimensioni e l'ottimizzazione dell'inferenza basata su GPU.
• Fluenza nel moderno stack tecnologico ML, inclusi PyTorch, Hugging Face, fondamenti di CUDA, Kubernetes per ML, MLflow o piattaforme equivalenti e database vettoriali.
• Esperienza diretta con team ML aziendali in ingegneria delle soluzioni, ingegneria dei clienti o ingegneria ML.
• Capacità dimostrata di ricercare tecniche emergenti e tradurre risultati rilevanti in implementazioni funzionanti.
• Ottima comunicazione, con la capacità di adattare spiegazioni tecniche per pubblici diversi.
• Orientamento al cliente combinato con la capacità di mantenere profondità tecnica e rigore ingegneristico.
• Capacità di lavorare efficacemente in un ambiente altamente variegato.
• Esperienza in AI fisica, robotica, simulazione, scienze della vita, scoperta di farmaci, imaging medico, NLP clinico o sviluppo di applicazioni AI aziendali è un vantaggio.
• Familiarità con tecnologie MLOps su larga scala come Kubeflow, Metaflow, Argo o Ray è un plus.
• Esperienza precedente presso un fornitore di cloud o azienda di infrastruttura AI è vantaggiosa.
• Contributi tecnici condivisi pubblicamente, come notebook utili, conferenze, articoli tecnici o contributi open-source, sono un forte plus.

Benefici:

• Compenso competitivo, con un intervallo di compenso base pubblicizzato di $200,000–$350,000 USD, a seconda di esperienza, competenze, qualifiche, livello e posizione.
• Pacchetto di benefici completo.
• Modalità di lavoro flessibili con significativa proprietà e autonomia.
• Crescita professionale, apprendimento continuo e opportunità di sviluppo della carriera.
• Opportunità di lavorare su progetti impattanti di infrastruttura AI e ML.
• Ambiente di lavoro collaborativo, innovativo e dinamico.
• Ambiente internazionale con team talentuosi distribuiti in più sedi.
• Opportunità di lavorare direttamente con clienti aziendali e influenzare la direzione del prodotto.
• Esposizione a aree emergenti di AI applicata, inclusi AI generativa, sistemi agentici, MLOps, ottimizzazione dell'inferenza, AI fisica e applicazioni sanitarie.
• Un ambiente che valorizza iniziativa, eccellenza tecnica, fiducia e proprietà significativa.
• Luogo di lavoro inclusivo impegnato per pari opportunità di lavoro e una cultura diversificata e di supporto.