AI Engineer/ Solution Architect

Alkemy Group supporta le aziende nell’innovare la relazione con i propri clienti attraverso dati, tecnologia, AI, media, design e creatività, dando vita a esperienze che superano i confini tra fisico e digitale.

Si candidi in fretta: consulti la descrizione completa scorrendo verso il basso per scoprire tutti i requisiti di questo ruolo.

Alkemy Group si articola in tre aree di eccellenza:

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• [Alkemy] Data.Tech.AI, specializzata nell’evoluzione di modelli di business potenziati dalla tecnologia e abilitati dall’AI
  
• [Alkemy] Retail Tech, focalizzata su software e tecnologia per il mondo Retail
  
• [Alkemy]+, che integra creatività, comunicazione, design, media e commerce
  

A queste si affianca Alkemy Nova, la practice che valorizza trasversalmente l’intero ecosistema, con un focus sull’evoluzione dei modelli di customer engagement e loyalty.

Il Gruppo nasce con il supporto di FSI – il principale fondo europeo di investimento dedicato alla crescita di imprese italiane – dall’unione di realtà leader nei rispettivi ambiti: Alkemy, COSMIC, Konvergence, Retex e Tier 1.

Con sede a Milano, oltre 2.000 professionisti e una presenza consolidata in Italia e Spagna, Alkemy Group supporta un portfolio di oltre 1.000 clienti in diversi mercati: Financial Services, Utility, Retail, Fashion & Luxury, Healthcare, Industrial, Telco, Sport & Media.

Cerchiamo un AI Engineer / Solution Architect che progetti e porti in produzione soluzioni di Generative AI e applicazioni data-driven end-to-end: dall’architettura all’API, dal prototipo al deployment su cloud.

Non cerchiamo chi si ferma alla demo. Cerchiamo chi disegna la soluzione, la scrive in Python, la espone via API, la containerizza, la mette in CI/CD e la fa girare in modo affidabile su AWS – restando interlocutore credibile per il cliente e per il team

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• Progettare architetture di soluzioni GenAI: integrazione con LLM di terze parti via API, pattern RAG, orchestrazione dei flussi e scelta dei componenti.
  
• Sviluppare in Python servizi e backend applicativi (FastAPI, Flask, Django) documentati secondo standard OpenAPI/Swagger.
  
• Portare le soluzioni in produzione: containerizzazione con Docker, pipeline CI/CD, deployment e gestione dell’ambiente su AWS.
  
• Costruire e mantenere data pipeline affidabili, con orchestrazione dei workflow e monitoraggio dei sistemi dati.
  
• Definire e curare il prompting e le strategie di retrieval, valutando qualità, costi e latenza delle soluzioni.
  
• Valutare e introdurre strumenti LLM open (vLLM, Ollama e simili) quando il contesto richiede modelli self-hosted.
  
• Lavorare a stretto contatto con data scientist, data engineer e referenti di business, presidiando le attività su ClickUp / Jira / Confluence.
  
• Confrontarsi direttamente con il cliente e con team multidisciplinari.
  
• Almeno 2 – 3 anni di esperienza
  
• Python: solida esperienza di sviluppo su progetti reali, non solo notebook.
  
• Integrazione LLM via API: utilizzo di modelli di terze parti all’interno di applicazioni in produzione.
  
• Prompting: progettazione, test e iterazione sistematica dei prompt.
  
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): disegno e implementazione di architetture di retrieval.
  
• API development: progettazione ed esposizione di API, con documentazione OpenAPI / Swagger.
  
• Docker e CI/CD: containerizzazione e pipeline automatizzate (GitHub Actions, Jenkins, CircleCI o equivalenti).
  
• Deployment e messa in produzione: responsabilità diretta sul rilascio, non solo sullo sviluppo.
  
• AWS: setup e gestione dei servizi tramite AWS Console.
  
• Strumenti di project management: ClickUp, Jira, Confluence
  
• Buon inglese tecnico, scritto e parlato.
  
• Sviluppo di data pipeline e orchestrazione dei workflow (Airflow).
  
• Strumenti LLM open source: vLLM, Ollama e simili.
  
• Data Build Tool (dbt) per la trasformazione dei dati.
  
• Querying di database e ottimizzazione delle interrogazioni.
  
• Git e pratiche di versionamento collaborativo.
  
• Data collection, data transformation e monitoraggio dei sistemi dati.
  
• Machine learning: modelli ad alberi, Random Forest, boosting e relativo deployment.
  

Sede di lavoro: Milano

Anni di esperienza: 2 – 3 anni

In Alkemy ci impegniamo costantemente nel creare le migliori condizioni affinché tutte le nostre persone sentano di poter esprimere al meglio il proprio valore ed il proprio talento - e possano sentire Alkemy come casa propria - indipendentemente da genere, età, nazionalità, orientamento sessuale e religioso.

Siamo da sempre profondamente convinti che un ambient