Con Rcs Innovation nasce nel Gruppo una realtà industriale che ha come focus l’innovazione digitale e quindi la dematerializzazione della conoscenza e dalla sua trasformazione mediante l’utilizzo di nuove tecnologie in nuovi formati e nuovi modi di utilizzo. L’impegno è quello di sviluppare nuove codificazioni di informazione e conoscenze finalizzate a rendere i prodotti e servizi programmabili, modificabili, flessibili e comunicabili.
L’utilizzo di nuovi elementi digitali e di componenti fisiche, combinati tra loro, forma– quindi– una nuova offerta fondata su un business model innovativo; difatti, il potenziale delle nuove tecnologie digitali, si esplica in una più ampia “digital trasformation” dei modelli di business aziendali a prescindere dalla specifica funzione osservata, dal settore di appartenenza, dal fatto che si producano beni o si eroghino servizi o dalle dimensioni aziendali.
Oggi cerchiamo una risorsa da inserire in organico: Python Back end Engineer
Ricoprendo questo ruolo ti occuperai progettare, sviluppare e mantenere sistemi backend ad alta scalabilità basati su Python e FastAPI, in grado di supportare applicazioni AI e GenAI di livello enterprise, con integrazione di Large Language Models e architetture di Retrieval Augmented Generation (RAG) su infrastruttura cloud-native.
Responsabilità

Progettare e sviluppare API backend asincrone e non bloccanti in Python (FastAPI), ottimizzate per carichi concorrenti elevati
Costruire e ottimizzare pipeline RAG end-to-end
Integrare Large Language Models in ambienti di produzione, gestendo: latenza, fallimenti parziali
Utilizzare e ottimizzare Vector Database (es. AlloyDB, Vertex AI Vector Search), comprendendone limiti, trade‑off e colli di bottiglia
Progettare servizi stateless, scalabili orizzontalmente e resilienti
Definire e implementare health check applicativi (startup, readiness, liveness) coerenti con: lifecycle del servizio, dipendenze reali (LLM, vector DB, servizi esterni), comportamento sotto carico e in condizioni di degrado
Collaborare con i team Platform/DevOps su: containerizzazione (Docker), orchestrazione Kubernetes (GKE), autoscaling e resource management
Analizzare e risolvere problemi di performance e stabilità in ambienti reali di produzione
Contribuire alle decisioni architetturali della piattaforma AI

Competenze tecniche richieste

Python avanzato
Programmazione asincrona (async / await)
Comprensione del modello di esecuzione ASGI e della concorrenza AI, LLM & RAG
Esperienza pratica con Large Language Models in ambienti reali
Progettazione e implementazione di sistemi Retrieval Augmented Generation
Esperienza con Vector Database, in particolare: Vertex AI Vector Search (o soluzioni analoghe)
Comprensione dei trade‑off tra qualità della risposta, latenza e costi
Esperienza su Google Cloud Platform
Esperienza con LangChain, LangGraph o architetture agentiche
Esperienza su sistemi ad alto traffico (media, search, conversational AI)
Conoscenza di principi di AI governance, sicurezza e privacy
Esperienza in ambienti con requisiti di affidabilità elevati

Sede di lavoro BARI
Modalità di lavoro: Ibrida (2 volte in sede)
La ricerca è rivolta a candidati di entrambi i sessi.
I dati saranno trattati e conservati esclusivamente ai fini della presente o di future selezioni, garantendo i diritti di cui all’art. 13 Dlgs 196/03 e del GDPR (Regolamento UE 2016/679).
Livello di anzianità
Livello medio‑alto
Settori
Sviluppo di software
#J-18808-Ljbffr