AI Functional Analyst

Job description

La risorsa sarà inserita all'interno del Team Data Science nella direzione Digital Business & Technology (DB&T) di Milano. Il ruolo rappresenta un'opportunità concreta di contribuire attivamente a progetti di Digital & Data Transformation con un focus specifico sulle tecnologie di Generative AI, partecipando allo sviluppo e alla configurazione di soluzioni AI innovative su dati reali provenienti da impianti energetici, edifici gestiti e processi operativi aziendali.

In particolare, la risorsa si occuperà delle seguenti attività: Configurazione e sviluppo di AI Agent su piattaforma aziendale VeoliaSecureGPT e su altre piattaforme GenAI, per l'automazione di processi e il supporto decisionale alle diverse funzioni aziendali; Supporto alla progettazione e implementazione di soluzioni basate su Large Language Models (LLM), con particolare attenzione a tecniche di prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e fine-tuning; Mappa e documenta i processi delle aree di business.

Individua i punti carenti e le opportunità di miglioramento, anche attraverso l'utilizzo dell'AI; Contributo allo sviluppo di workflow e pipeline AI all'interno dell'ecosistema Google Cloud Platform (es. Vertex AI, BigQuery, Cloud Run); Gestione del codice e collaborazione al team attraverso GitLab, seguendo le best practice di versionamento e CI/CD; Partecipazione attiva a progetti di data & digital transformation, collaborando con team cross-funzionali per integrare le soluzioni AI nei processi aziendali; Analisi e comprensione dei processi di business per identificare casi d'uso in cui le tecnologie GenAI possono generare valore concreto; Documentazione delle soluzioni sviluppate, dei prompt, delle architetture degli agent e dei risultati sperimentali; Partecipazione a sessioni di review, sprint e knowledge sharing all'interno del team.

Qualifications

Preferibile Laurea triennale o magistrale (in corso o conseguita) in Ingegneria Gestionale, Informatica, Matematica, Fisica, Statistica, Data Science, Intelligenza Artificiale o discipline affini; Buona conoscenza di Python e delle principali librerie per lo sviluppo AI (es. LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK, Hugging Face Transformers); Conoscenza dei fondamenti di Generative AI e dei principali modelli LLM (es. GPT, Gemini, Mistral, LLaMA) e delle loro modalità di utilizzo tramite API; Familiarità con i pattern architetturali GenAI (RAG, AI Agent, tool calling, chain-of-thought); Conoscenza base di SQL e dei principi di gestione dei dati strutturati; Familiarità con strumenti di versionamento del codice (Git / GitLab).