Technology Consulting Intern - AI&Data, AI Engineer Junior Consultant

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Technology Consulting - AI&Data - AI Engineer Junior Consultant

Scopri nel concreto che cosa fa un/una Junior AI Engineer in EY!

Nel tuo percorso lavorerai su progetti in cui tecnologia, dati e competenze specialistiche si integrano con capacità tipicamente umane: ascolto, pensiero critico, collaborazione e attenzione all’impatto per clienti, team e comunità.

Entrerai a far parte di team multidisciplinari e contribuirai allo sviluppo di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale per clienti di diversi settori (Finance, Energy, Public, Telco, Consumer, ecc.), con un approccio orientato a qualità, sicurezza e valore per il business.

1. Generative AI & LLM Applications:
   1. Parteciperai alla realizzazione di applicazioni basate su modelli generativi (LLM), ad esempio chatbot, assistenti virtuali e sistemi di knowledge retrieval (es. RAG), curando prompt, valutazione e integrazione con sistemi aziendali.
2. AIOps, Quality & Responsible AI:
   1. Contribuirai all’industrializzazione delle soluzioni AI tramite pratiche AIOps (CI/CD, versioning, monitoring) e principi di Responsible AI (privacy, sicurezza, robustezza, explainability), per garantire affidabilità e conformità.

Nello specifico, ti occuperai di:

• Supportare la raccolta requisiti e la traduzione di bisogni di business in requisiti tecnici (use case AI/GenAI).

• Contribuire alla creazione di pipeline dati (strutturati e non-strutturati), collaborando con figure Data Engineer/Architect.

• Implementare (con affiancamento) applicazioni GenAI:
  • prompt design e prompt iteration,
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) con indicizzazione e ricerca,
  • valutazione output (quality check, guardrail, metriche).

• Usare Git e pratiche di sviluppo (branching, code review, unit test di base).

• Supportare attività AIOps:
  • versioning di delle soluzioni AI,
  • monitoring (performance, drift, qualità output),
  • documentazione tecnica essenziale.

• Collaborare alla redazione di documenti di progetto (es. soluzioni, runbook, note tecniche) e presentazioni per stakeholder.

Tecnologie con cui potresti lavorare (dipende dal progetto)

Linguaggi & framework

• Langchain/Langgraph, Microsoft Agent Framework, Gemini Enterprise, Python, SQL, Spark

GenAI / LLM

• Azure OpenAI / Anthropic / Gemini
• Vector search / RAG: (es.) Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, FAISS

Cloud & MLOps (molto spesso in ambito enterprise)

• Azure, Google Cloud Platform, AWS
• Databricks, Snowflake, Azure Foundry, Bedrock, Gemini Enterprise

Nota: per un profilo Junior non è richiesto padroneggiare tutto: l’aspettativa è una buona base e tanta capacità di apprendere rapidamente.

Per cominciare, cerchiamo una figura Junior che abbia

• Laurea (triennale o magistrale) in Informatica, Ingegneria Informatica, Data Science, Matematica, Statistica o affini;
• Conoscenze base solide di:
  • programmazione (preferibilmente Python),
  • concetti di AI Generativa (LLM, RAG, Agents),
  • basi di SQL e gestione dati;
• Approccio analitico, curiosità, voglia di imparare e attitudine al problem solving;
• Spirito di squadra e capacità di comunicare in modo chiaro (anche con non tecnici);
• Buona conoscenza della lingua inglese;
• Familiarità con strumenti di Intelligenza Artificiale (es. uso consapevole di assistant/LLM per supporto allo sviluppo).

Costituisce titolo preferenziale (Nice to have)

• Progetti universitari o personali su ML/GenAI (GitHub, tesi, demo);
• Esperienza (anche universitaria) di Machine Learning e MLOps;
• Prime esperienze con cloud (Azure/AWS/GCP) o container (Docker);
• Conoscenza di base di API (FastAPI/Flask) e/o data pipeline;
• Interesse per temi di Responsible AI e sicurezza dei sistemi AI.