Junior Foundation AI Engineer

Cosa ti proponiamo

La direzione AI & Advanced Analytics è alla ricerca di un Junior Foundation AI Engineer da inserire nel team di sviluppo del nostro foundation LLM EngGPT3, attualmente in forte espansione. Il ruolo è centrato sul training di modelli AI from scratch: dalla preparazione dei dati, al design delle architetture, fino allo sviluppo, esecuzione e valutazione delle pipeline di training, con una collaborazione costante con i team di delivery che utilizzano EngGPT nei diversi contesti applicativi

Quali saranno le tue attività e responsabilità?

• Definire e gestire i dataset di training attraverso attività di data curation
• Progettare e iterare sulle architetture del modello, conducendo ablation studies per guidare le scelte progettuali
• Sviluppare, eseguire e monitorare le pipeline di training
• Valutare le performance del modello e guidare i cicli di miglioramento
• Definire e ottimizzare le modalità di serving del modello
• Supportare i team di delivery nell'utilizzo del modello nei diversi contesti applicativi
• Collaborare con i team di delivery per raccogliere feedback operativi
• Monitorare continuamente lo stato dell'arte e integrare le innovazioni della ricerca

Qualifiche e competenze richieste

• Recente laurea in discipline correlate come Informatica, Ingegneria o discipline scientifiche quantitative (es. Fisica, Matematica, Statistica)
• Solida conoscenza della teoria dei modelli generativi e LLM
• Conoscenza dello stato dell'arte delle principali fasi e tecniche di training dei modelli linguistici, tra cui pre-training, adattamento al contesto lungo, Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO), Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR), Model Merging e Model Pruning
• Esperienza in Python e nelle principali librerie per il training di modelli LLM (es. Hugging Face, TRL, Accelerate, PEFT, ..)
• Capacità di gestione e processamento di dati su larga scala
• Esperienza nel training di modelli LLM e familiarità con le relative modalità di serving
• Esperienza nell'uso di sistemi di versionamento del codice (es. Git)
• Attitudine alle attività di ricerca e analisi
• Buon livello di inglese (B2)

Competenze aggiuntive preferenziali:

• Master, Dottorato o comunque specializzazione in ambito Data Science
• Conoscenza di ambienti HPC e job scheduler (es. SLURM) per la gestione di workload di training distribuito
• Familiarità con framework per il training distribuito su larga scala (es. Megatron, DeepSpeed)
• Conoscenza dei framework core di training (es. PyTorch, Triton, CUDA, NCCL)
• Esperienza nell'uso di tecnologie cloud IaaS su almeno uno dei principali hyperscaler (AWS, Azure, Google Cloud Platform), con familiarità con workflow su ambienti cloud con accesso a GPU
• Conoscenza di framework e best practice per il serving LLM in Production (es. vLLM, LLMOps, Pachyderm, ...)

Cosa cerchiamo nelle nostre persone?

• Ambizione, nel perseguire grandi obiettivi e nell'investire sul miglioramento continuo;

• Proattività, nell’anticipare e affrontare le sfide con iniziativa;

• Trasparenza, nel comunicare apertamente e fornire feedback costruttivi;

• Motivazione a migliorare e a crescere insieme agli altri, manifestando apertura al confronto per favorire la crescita collettiva e il raggiungimento degli obiettivi comuni.

Inquadramento e retribuzione

• CCNL: Metalmeccanico

• Livello: a partire dal livello B1

• Contratto: Tempo Indeterminato

• RAL: a partire da 30.814,29€

• Benefit: buoni pasto, welfare aziendale, smart working, assicurazione sanitaria, formazione

Invia la tua candidatura e raccontaci come puoi fare la differenza. 

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