Solutions Architect

h3Chi siamo
- Elevate (nota anche come Ennova Research) /h3 pSiamo 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. p pCrediamo nel lavoro di squadra e nella condivisione, nel prendersi le proprie responsabilità e aiutare chi è in difficoltà per raggiungere un obiettivo più grande. p pCi 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. /p h3Il ruolo /h3 pSiamo 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. /p pLa 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: /p ul liCondurre 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; /li liIndividuare, con il supporto dei team specialistici, l’approccio più adatto a ciascun problema (GenAI 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; /li liValutare disponibilità, qualità e accessibilità dei dati del cliente, evidenziando per tempo rischi e prerequisiti; /li liTrasferire 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; /li /ul pbSede di lavoro: /b una delle nostre sedi di Milano, Lomazzo (CO), Padova o Venezia, con modalità di lavoro ibrida e attività presso i clienti. /p h3Requisiti principali /h3 ul libTitolo di studio: /b laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Statistica o discipline STEM affini. /li libEsperienza: /b almeno 5 anni in ambito tecnologico, di cui una parte significativa nello sviluppo di progetti che integrano soluzioni di AI, GenAI o ML e in ruoli a contatto con il cliente (presales, consulenza tecnica o solution architecture). /li libGenerative AI e soluzioni agentiche: /bcompetenze solide sui temi GenAI e sullo stack tecnologico per lo sviluppo di soluzioni agentiche:ul liLLM e relative API, prompt engineering, pipeline RAG; /li livector database e tecniche di ricerca semantica; /li /ul /li libPiattaforme e soluzioni di AI: /b conoscenza di una o più piattaforme AI di mercato con opzioni di deployment on-premise, ad esempio n8n, Dify, Activepieces, OpenCode, Open WebUI o equivalenti. /li libCloud: /b esperienza su almeno una piattaforma Cloud AI (Google Cloud / Vertex AI, Azure o AWS). /li libAI in senso ampio: /b comprensione dei principali paradigmi di Machine Learning, sufficiente a riconoscere quando un problema richiede un approccio diverso dalla GenAI e a impostarlo con i team specialistici. /li libPresales e consulenza: /b esperienza nella redazione di proposte tecniche, nella stima di progetti e nella presentazione di soluzioni a clienti enterprise; capacità di preparare contenuti e presentazioni efficaci per il cliente; li libLingue: /b ottima conoscenza della lingua italiana e buona conoscenza della lingua inglese (scritta e parlata). /li /ul h3Competenze gradite /h3 ul liEsperienza pratica su Machine Learning, Deep Learning, forecasting su serie storiche o Computer Vision. /li liFamiliarità con pratiche di MLOps / LLMOps: messa in produzione, monitoraggio, gestione del drift. /li liFamiliarità con piattaforme dati come Databricks o equivalenti, con containerizzazione (Docker) e architetture a microservizi. /li liConoscenza operativa dei requisiti dell’AI Act e del GDPR applicati ai progetti di intelligenza artificiale. /li liEsperienza nella costruzione di business case e nella valutazione del ROI di iniziative AI. /li liCertificazioni cloud in ambito AI/ML o architettura. /li /ul h3Cosa offriamo /h3 ul liUn ruolo centrale nello sviluppo dell’offerta AI dell’azienda, con forte impatto sulle scelte commerciali e tecniche. /li liProgetti stimolanti e tecnologicamente avanzati in ambito enterprise, in settori diversi. /li liPercorsi di formazione e certificazione sulle principali tecnologie cl