Forward Deployed Engineer

12 ore fa

milano, lombardia, Italia Azienda Anonima Tempo pieno

Per una startup innovativa in forte crescita, specializzata nello sviluppo di soluzioni avanzate di Intelligenza Artificiale e nella trasformazione digitale delle imprese, siamo alla ricerca di un/una Senior Forward Deployed Engineer.

Cerchiamo un professionista che combini la visione architetturale di un Solution Architect, le competenze operative di un Senior Software Engineer e la capacità di agire come referente tecnico strategico per clienti e stakeholder aziendali.

La persona avrà la responsabilità di progettare e realizzare soluzioni AI enterprise complesse, seguendo l'intero ciclo di vita dei progetti: dall'analisi delle esigenze di business e dalla definizione dell'architettura fino allo sviluppo, al rilascio in produzione e alla successiva evoluzione.

Il ruolo richiede un approccio fortemente hands-on, autonomia nelle decisioni tecniche e capacità di operare a stretto contatto con interlocutori sia tecnici sia di business.

Principali responsabilità
  • Collaborare direttamente con clienti e stakeholder per comprendere obiettivi di business, processi operativi e requisiti tecnologici
  • Tradurre esigenze complesse, anche inizialmente poco strutturate, in requisiti funzionali e soluzioni tecniche concrete
  • Identificare opportunità di innovazione e ottimizzazione dei processi attraverso l'Intelligenza Artificiale
  • Guidare sessioni di discovery, workshop tecnici e confronti architetturali con team IT e management
  • Definire e guidare la progettazione di architetture software enterprise sicure, scalabili, resilienti e manutenibili
  • Progettare soluzioni end-to-end che integrino frontend, backend, API, database, infrastruttura e componenti AI
  • Disegnare e implementare architetture basate su LLM, RAG, agent orchestration, tool calling e workflow AI multi-step
  • Integrare le soluzioni AI con sistemi enterprise, applicazioni e processi aziendali esistenti
  • Valutare trade-off architetturali relativi a performance, costi, sicurezza, scalabilità e requisiti infrastrutturali
  • Supportare deployment in ambienti cloud, ibridi e on-premises, considerando privacy, sicurezza e sovranità del dato
  • Contribuire direttamente allo sviluppo, all'integrazione, al debugging e all'ottimizzazione delle soluzioni software
  • Sviluppare API, servizi backend, microservizi, pipeline AI e workflow agentici
  • Promuovere best practice di software engineering, testing, CI/CD, Infrastructure as Code e osservabilità
  • Collaborare con Software Engineer, AI Engineer e DevOps per garantire qualità e affidabilità delle soluzioni
  • Seguire il rilascio in produzione e contribuire alla risoluzione di problematiche applicative, infrastrutturali e AI
  • Assumere la responsabilità tecnica end-to-end dei progetti assegnati
  • Guidare le decisioni architetturali e supportare la definizione delle priorità progettuali
  • Comunicare efficacemente scelte tecniche, rischi e avanzamento delle attività a clienti e stakeholder
  • Supportare la crescita tecnica del team attraverso mentoring, confronto e code review
  • Contribuire ad attività di pre-sales tecnico, solution proposal e stime progettuali
  • Individuare opportunità per trasformare soluzioni custom in componenti e prodotti riutilizzabili
Requisiti richiesti
  • Esperienza consolidata in un ruolo di Solution Architect o equivalente, con responsabilità diretta nella progettazione e realizzazione di soluzioni software complesse in produzione
  • Indicativamente almeno 5 anni di esperienza in Software Engineering, con responsabilità significative in Solution Architecture e Technical Delivery
  • Ottima conoscenza di Python e dei moderni framework di sviluppo backend
  • Solida esperienza con REST API, microservizi, architetture event-driven e database SQL/NoSQL
  • Conoscenza dei principali pattern di integrazione enterprise e dei sistemi di autenticazione, autorizzazione e Identity & Access Management
  • Solida comprensione dei principi di software design, testing, sicurezza, osservabilità e manutenibilità
  • Conoscenza pratica di Docker, Kubernetes, CI/CD e Infrastructure as Code (IaC)
  • Conoscenza pratica delle architetture applicative basate su LLM, RAG, prompting, tool calling e agent orchestration
  • Familiarità con framework per lo sviluppo di applicazioni AI, come LangChain, LangGraph o equivalenti
  • Capacità di valutare autonomamente nuove tecnologie e framework AI in funzione delle reali esigenze progettuali
  • Comunicazione e stakeholder management: capacità di interagire efficacemente con interlocutori tecnici, business ed executive, costruendo relazioni di fiducia
  • Business acumen e problem-solving: capacità di comprendere i processi aziendali, individuare le reali esigenze e proporre soluzioni che gene