In sintesi
- Mansioni: Progetta pipeline per dataset sintetici e collabora su progetti innovativi di AI.
- Azienda: Reply, leader nel design di soluzioni digitali e comunicative.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e ambiente di lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico che promuove l'apprendimento continuo e la creatività.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai la differenza nel campo dell'AI.
- Qualifiche: Laurea in ingegneria informatica o campi correlati e esperienza in programmazione.
La retribuzione prevista è compresa tra 123750 - 151250 € per anno.
Sei un esperto AI Research Engineer specializzato nella formazione di AI personalizzati? Unisciti a Reply!
CHI SIAMO
Reply si specializza nella progettazione e implementazione di soluzioni basate su nuovi canali di comunicazione e media digitali. Come rete di aziende altamente specializzate, Reply supporta i principali gruppi industriali nei settori delle telecomunicazioni e dei media, industria e servizi, banche e assicurazioni e settori pubblici nella definizione e sviluppo di modelli di business abilitati dai nuovi paradigmi di AI, cloud computing, media digitali e internet delle cose. I servizi di Reply includono: consulenza, integrazione di sistemi e servizi digitali.
COSA FARAI?
- Progetterai pipeline per la generazione di dataset sintetici a partire da descrizioni di compiti, distillazione insegnante-studente o tracce di produzione.
- Costruirai strumenti di auto-ricerca utilizzando codifica AI per navigare nello spazio di design attraverso ricette, design architettonico, mix di dataset e ablazioni.
- Eseguirai flussi di lavoro post-formazione, con un focus su RL e ragionamento agentico, sia tramite RL che distillazione, in ambienti RL personalizzati per uso professionale.
- Pianificherai lavori su un cluster distribuito tra calcolo locale e cloud e ottimizzerai le configurazioni di servizio per RL online, valutazione o generazione sintetica.
- Condividerai le intuizioni fondamentali del tuo lavoro tramite post sul blog, repository open-source e hub di modelli e dataset, come Hugging Face.
TECNOLOGIE E STRUMENTI
- Cluster di calcolo cloud (Lambda, Nebius, AWS, GCP), cluster di calcolo locale (NVIDIA DGX), gestori di carichi di lavoro AI (SkyPilot), ambienti e stack RL (NeMo-RL, SkyRL, TRL), pipeline di generazione di dataset sintetici (DataFlow, DataTrove), tracker di esperimenti (MLflow), hub di modelli e dataset (Hugging Face Hub), metriche di valutazione e ambienti (LM Evaluation Harness), kernel (Triton), serving (vLLM, Speculators).
LAVORO DI SQUADRA
Collaborerai con un team giovane e dinamico di ingegneri e scienziati in un setup ibrido. Parteciperai a revisioni di codice, condividerai conoscenze e lavorerai in un ambiente informale e divertente che valorizza la creatività e l'apprendimento continuo.
CI PIACERÀ ASSOLUTAMENTE SE HAI...
- Un background accademico in Ingegneria Informatica, AI, Matematica, Ingegneria del Software o campi quantitativi correlati. Una solida base di programmazione, in particolare Python, Triton e Rust, è essenziale.
- Da 3 a 8 anni di esperienza lavorativa e oltre 2 anni di esperienza nel tracciamento della formazione di LLM, con esperienza pratica in formazione intermedia e post-formazione.
- Esperienza approfondita in una direzione di formazione specifica, come architetture multimodali piccole per uso informatico, architetture ibride o architetture su larga scala con contesto lungo.
- Un dottorato in un campo correlato e un comprovato track record di pubblicazione in conferenze di Tier 1.
- Soft skills: curiosità, proattività, capacità di risolvere problemi, pensiero critico, adattabilità e capacità di lavorare in team.
COSA OFFRIAMO
- Un'offerta su misura per la tua esperienza. Questo ruolo è aperto a persone con vari livelli di esperienza e seniority.
- Un percorso di carriera strutturato con opportunità di crescita sia come specialista tecnico che come futuro leader.
- Un ambiente che incoraggia la curiosità, l'apprendimento continuo e l'esplorazione di nuove idee e tecnologie emergenti.
- Accesso ai benefici e alle iniziative dedicate alla nostra comunità.
QUALI SONO I PROSSIMI PASSI
Il primo passo del nostro processo di reclutamento sarà un incontro con i referenti tecnici e poi un colloquio faccia a faccia con il team HR. Ci teniamo a un processo di reclutamento equo.
Se sei interessato, Reply si impegna ad abbracciare la diversità e a creare un ambiente di lavoro inclusivo, valorizzando l'unicità delle persone indipendentemente da età, genere, orientamento sessuale, religione, nazionalità o disabilità, come protetto dalla legge italiana (L.68/99).
Inoltre, Reply si impegna a garantire un processo di selezione equo e accessibile: per aiutarti durante il processo di reclutamento, ti preghiamo di farci sapere di qualsiasi tipo di supporto di cui potresti aver bisogno.
AI Research Engineer datore di lavoro: Reply
Reply è un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un ruolo stimolante come AI Research Engineer. Offriamo un ambiente di lavoro dinamico e informale, dove la creatività e l'apprendimento continuo sono al centro della nostra cultura aziendale. Con opportunità di crescita professionale strutturate e un pacchetto retributivo competitivo, i nostri dipendenti possono sviluppare le proprie competenze in un contesto che valorizza la diversità e l'inclusione.
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 Reply
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Reply! 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 Reply. 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 Reply. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Reply
✨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.
