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LangChain e LangGraph per lo sviluppo di applicazioni basate su LLM e sistemi di intelligenza artificiale agentica.\nCapacità di progettare e implementare sistemi di AI agentica e multi-agente, inclusi orchestrazione, utilizzo di strumenti (tool usage), gestione dello stato e meccanismi di controllo e sicurezza (guardrail).\nEsperienza nella progettazione di soluzioni Retrieval-Augmented Generation (RAG), comprese strategie di suddivisione dei documenti (chunking), generazione degli embeddings, recupero delle informazioni (retrieval), riordinamento dei risultati per rilevanza (reranking) e gestione del contesto.\nEsperienza con database vettoriali, preferibilmente Qdrant, e tecnologie di caching e gestione dello stato, come Redis.\nConoscenza delle tecniche di fine-tuning dei modelli LLM e di Deep Learning, inclusi approcci efficienti nell'utilizzo dei parametri, come LoRA/PEFT.\nConoscenza delle infrastrutture hardware per lo sviluppo e l'inferenza dei modelli AI, comprese GPU, 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