AI 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. Siamo ingegneri e creativi.

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. Crediamo sia importante saper lavorare insieme, sperimentare, dire quello che si pensa e non avere paura di sbagliare.

Ci piacciono le proposte concrete. Ci piace capire cosa non va e cosa possiamo farci, ci piacciono molto le persone che cercano i punti in comune, lavorano per unire e procedere verso l’obiettivo, sanno quando ascoltare e quando spingere all’azione. 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 (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;
• 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 PoC → 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;
• Preparare e presentare contenuti, demo e casi di successo a interlocutori tecnici e manageriali, e contribuire allo sviluppo di asset e use case di settore riutilizzabili.

Sede di lavoro: 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, GenAI 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 GenAI 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;
  • framework e infrastrutture per agenti e orchestrazione;
  • valutazione della qualità delle risposte e stima dei costi di inferenza e di esercizio.
• 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, OpenCode, Open WebUI 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 GenAI 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.
• Soft skills: spiccate capacità rel