Software Delivery Architect

Descrizione dell'azienda
Si assicuri di leggere attentamente le informazioni relative a questa opportunità prima di inviare la sua candidatura.
Sopra Steria - fra i maggiori player tecnologici in Europa, con ** dipendenti in circa 30 paesi - è riconosciuta per i suoi servizi di consulenza, per i suoi servizi digitali e per le sue soluzioni IT.
Sopra Steria supporta i propri clienti nel loro percorso di trasformazione digitale, garantendo loro benefici concreti e sostenibili.
Nel ****, il Gruppo ha registrato un fatturato di 5,8 miliardi di euro.
The World Is How We Shape It
Descrizione del lavoro
Software Delivery Architect (DevSecOps & Generative AI)
Per rafforzare la nostra Direzione Tecnica siamo alla ricerca di un Software Delivery Architect che contribuisca ad aumentare l'efficacia e la redditività dei progetti attraverso l'industrializzazione dei processi di sviluppo e l'adozione della Generative AI lungo l'intero ciclo di vita del software.
La figura avrà un ruolo chiave nel disegno dei processi di delivery, nella guida tecnica dei team di sviluppo e nell'implementazione di pipeline DevSecOps e soluzioni di AI-assisted development, operando a stretto contatto con Project Manager, architetti e team di progetto.
Principali responsabilità
Disegnare l'organizzazione del team e il processo di produzione
Definire la struttura operativa del team e i flussi di lavoro lungo l'intero ciclo di sviluppo, integrazione, testing e rilascio.
Documentare processi, procedure e linee guida, garantendo coerenza con gli standard aziendali e del cliente.
Definire i processi di gestione di modifiche, versioni e rilasci in ambienti complessi.
Guidare l'adozione e l'integrazione della Generative AI
Promuovere l'utilizzo della Generative AI per coding, code review, documentazione e creazione automatica di test.
Introdurre modelli e workflow di AI-assisted development per migliorare produttività e qualità.
Formare e supportare il team nell'adozione quotidiana delle tecnologie di AI generativa nei modi e con gli strumenti messi a disposizione dalla corporate.
Implementare l'automazione del processo produttivo
Implementare/manutenere le pipeline DevSecOps e MLOps.
Implementare/manutenere soluzioni AI ad uso del team (custom agents, use case MAIA, ...)
Sfruttare e integrare strumenti AI nei toolchain DevOps per CI/CD, code quality, monitoring e incident analysis.
Supervisionare il ciclo di vita del software
Monitorare pianificazione, avanzamento e qualità delle attività in tutte le fasi del ciclo di vita del software.
Garantire la qualità del prodotto attraverso metriche, test automation e processi di continuous integration/delivery.
Rilevare automaticamente KPI per valutare l'impatto della Generative AI su tempi, costi e qualità.
Supportare le attività di governance, conformità e supporto operativo
Verificare l'aderenza agli standard tecnici, di sicurezza e di processo.
Identificare e risolvere tempestivamente criticità organizzative, tecniche o relazionali.
Supportare il team di progetto nell'adozione dei processi industrializzati, della AI e in generale nella gestione del cambiamento.
Promuovere la cultura del miglioramento continuo
Promuovere una cultura orientata a qualità, efficienza e innovazione.
Condurre revisioni periodiche di processo e retrospettive per individuare aree di ottimizzazione.
Favorire il feedback continuo e la condivisione della conoscenza all'interno del team.
IL TUO PROFILO
Esperienza di almeno 4 anni nel ruolo di Technical Leader o Team Leader in progetti complessi, con responsabilità di coordinamento su team di 5–10 risorse e riporto diretto al Project Manager.
Comprovata esperienza nell'implementazione di pipeline CI/CD in progetti cloud-native di medio-lungo periodo (almeno 12 mesi di durata).
Solida esperienza nello sviluppo di codice enterprise e nell'utilizzo di modelli e strumenti di Generative AI per la generazione assistita di codice e documentazione tecnica.
Qualifiche
LE TUE COMPETENZE
Conoscenza approfondita dei principali modeli di ciclo di vita del software (waterfall, agile, iterative, incrementali, tdd, bdd, etc.) e relativi strumenti di gestione quali Jira / Cofluence
Padronanza di tool di DevSecOps quali GitLab, GitLab CI/CD, SonarQube, Checkmarx o equivalenti e delle pratiche di gestione industrializzata del codice (branching, pipeline di CI/CD, release management, etc.)
Ambienti disviluppo software che integrino component di generazione di codice attraverso modelli di AI quali GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Claude Code, etc.
Conoscenza delle pratiche di gestione di progetto e relativi KPI economici e tecnici
Conoscenza di modelli architetturali (single-page-application, micro-servizi, monoliti, etc.), design pattern e almeno un paio di linguaggi di programmazione fra Java, .
NET, Javascript/T