Senior AI Engineer / Tech Lead RAG - AI privata per l'enterprise
Role overview
La nostra mission: AI privata e accessibile. Crediamo che le aziende debbano poter usare l'intelligenza artificiale più avanzata senza cedere il controllo dei propri dati a terzi, in piena consapevolezza ed efficacia. Per questo esistiamo.
Chi è Aiwonder Siamo giovani sulla carta, non nella sostanza. Aiwonder nasce da fondatori con esperienza pluridecennale nel software enterprise e nell'AI. Abbiamo già contratti attivi con grandi aziende e collaborazioni internazionali con istituti di ricerca di primo piano. Chi entra ora non entra in una scommessa, ma in una realtà solida che sta accelerando.
La sfida Costruire un RAG che funziona su un notebook con 20 PDF è un esercizio da tutorial. Costruirne uno che tenga in produzione, in un ambiente privato/on-prem, per un cliente enterprise che non perdona errori, con documenti reali (contratti, tabelle, formati inconsistenti) e senza la rete di sicurezza di un'API managed — quella è una sfida seria. È quello che facciamo in rag-u, e cerchiamo persone che condividano la nostra mission per un'AI privata e accessibile.
Pochi clienti, ma grandi. Niente ritmi da consulenza usa-e-getta: qui la qualità è l'unico metro che conta.
Responsibilities
- check_circle Progettare e costruire i pezzi core di rag-u: ingestion, chunking, embedding, retrieval, scalabilità
- check_circle Scegliere modelli (embedding e generativi) su basi tecniche solide — costo, qualità, latenza, vincoli reali del cliente
- check_circle Mettere in produzione e gestire modelli open source in ambienti self-hosted, on-prem, air-gapped
- check_circle Seguire il delivery diretto presso i clienti: requisiti, adattamento della soluzione, supporto tecnico
- check_circle Contribuire alle scelte architetturali di scalabilità, sicurezza, affidabilità
Basic qualifications
- Fondamentali ML veri: sai spiegare come funzionano embedding e LLM (rappresentazioni vettoriali, similarità semantica, attention, limiti del context window), non solo come si chiamano via API
- Sviluppo backend solido (Python), capacità di progettare architetture, non solo scrivere codice
- Esperienza diretta con qualche vector database self-hosted (Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector...)
- Chunking su documenti reali, complessi, sporchi — non su dataset da demo.
- Motori di inference open source (vLLM, TGI, llama.cpp) e relativa logica di messa in produzione, quantizzazione, capacity planning
- Retrieval avanzato: hybrid search, re-ranking, query rewriting
- Esperienza in ambienti enterprise con vincoli di sicurezza, compliance, rete
- Sai parlare con un cliente enterprise senza perdere né la sostanza tecnica né la pazienza
Preferred qualifications
- Prompt engineering avanzato o fine-tuning leggero
- Esperienza pregressa come tech lead o solution architect
- Buon inglese, in vista dell'espansione internazionale
- Buon gusto per la musica
- Passione per le Escape Room
Benefits
- check_circle RAL competitiva (fascia senior alta, sopra la media di mercato)
- check_circle variabile legata alla qualità del delivery
- check_circle welfare aziendale
- check_circle autonomia reale
- check_circle crescita concreta legata all'espansione internazionale dell'azienda.
About the company
Sede di lavoro: Ibrido/da remoto (25123 Brescia)
Tags & Focus Areas
About AiWonder srl
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