Solution Architect

Chi siamo
- Elevate (nota anche come Ennova Research) Siamo un'azienda che si occupa di software e tecnologia, progettando e sviluppando soluzioni digitali su misura per realtà complesse. Lavoriamo ogni giorno per aiutare i nostri clienti a trasformare il proprio business attraverso la tecnologia: digitalizziamo prodotti e servizi, miglioriamo l'esperienza dei clienti e potenziamo operazioni e asset aziendali, unendo visione strategica, capacità progettuale e una forte attitudine all'execution. Crediamo nel lavoro di squadra e nella condivisione, nel prendersi le proprie responsabilità e aiutare chi è in difficoltà per raggiungere un obiettivo più grande. Ci piacciono le proposte concrete. Ci piacciono i dati e i numeri, ci guidano gli obiettivi, e mettiamo al centro sempre il valore che riusciamo a generare, dentro e fuori l'azienda. Il ruolo Siamo alla ricerca di un/a AI Solution Architect con spiccata attitudine al presales, che affianchi la struttura commerciale nella proposizione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, con focus sulla Generative AI e sulle soluzioni agentiche, in un'offerta che comprende anche Machine Learning, Deep Learning, forecasting su serie storiche e Computer Vision. La persona selezionata sarà il riferimento tecnico del cliente in fase di prevendita e il punto di raccordo con la Delivery: trasformerà le esigenze di business in use case concreti e in architetture di soluzione fattibili, ben stimate e realizzabili, costruendole insieme ai team tecnici. In particolare si occuperà di: Condurre incontri e workshop di discovery con referenti di business e IT, traducendo il bisogno del cliente in use case misurabili, con KPI e baseline per valutarne il valore; Individuare, con il supporto dei team specialistici, l'approccio più adatto a ciascun problema (Gen AI e agenti, ML classico, Deep Learning, time series, Computer Vision o una loro combinazione) e progettare l'architettura end-to-end, dai dati alla messa in produzione; Valutare disponibilità, qualità e accessibilità dei dati del cliente, evidenziando per tempo rischi e prerequisiti; Redigere la proposta tecnica e contribuire alla stima dell'effort, dei costi di esercizio e alla proposta economica, anche secondo percorsi Po C → pilota → scale‐up; Trasferire alla Delivery il bisogno del cliente con un passaggio di consegne chiaro su perimetro, assunzioni e rischi, e costruire insieme ai team la soluzione tecnica; una delle nostre sedi di Venezia, Padova, Milano o Lomazzo (CO) con modalità di lavoro ibrida e attività presso i clienti. Requisiti principali Titolo di studio: laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Statistica o discipline STEM affini.

Esperienza:
almeno 5 anni in ambito tecnologico, di cui una parte significativa nello sviluppo di progetti che integrano soluzioni di AI, Gen AI o ML e in ruoli a contatto con il cliente (presales, consulenza tecnica o solution architecture). Generative AI e soluzioni agentiche: competenze solide sui temi Gen AI e sullo stack tecnologico per lo sviluppo di soluzioni agentiche: LLM e relative API, prompt engineering, pipeline RAG; vector database e tecniche di ricerca semantica; Piattaforme e soluzioni di AI: conoscenza di una o più piattaforme AI di mercato con opzioni di deployment on‐premise, ad esempio n8n, Dify, Activepieces, Open Code, Open Web UI o equivalenti. Cloud: esperienza su almeno una piattaforma Cloud AI (Google Cloud / Vertex AI, Azure o AWS). AI in senso ampio: comprensione dei principali paradigmi di Machine Learning, sufficiente a riconoscere quando un problema richiede un approccio diverso dalla Gen AI e a impostarlo con i team specialistici. Presales e consulenza: esperienza nella redazione di proposte tecniche, nella stima di progetti e nella presentazione di soluzioni a clienti enterprise; capacità di tradurre temi tecnici complessi in valore di business, di facilitare workshop e di valutare con onestà fattibilità e rischi. capacità di preparare contenuti e presentazioni efficaci per il cliente; Lingue: ottima conoscenza della lingua italiana e buona conoscenza della lingua inglese (scritta e parlata). Competenze gradite Esperienza pratica su Machine Learning, Deep Learning, forecasting su serie storiche o Computer Vision. Familiarità con pratiche di MLOps / LLMOps: messa in produzione, monitoraggio, gestione del drift. Familiarità con piattaforme dati come Databricks o equivalenti, con containerizzazione (Docker) e architetture a microservizi. Esperienza in uno o più dei nostri mercati di riferimento: manufacturing, automotive, energy & utilities, banking & insurance, fashion & retail. Conoscenza operativa dei requisiti dell'AI Act e del GDPR applicati ai progetti di intelligenza artificiale. Esperienza nella costruzione di business case e nella valutazione del ROI di iniziative AI. Certificazioni cloud in ambito AI/ML o architettura. Un ruolo centrale nello sviluppo dell'offerta AI dell'azienda, con forte impa