Platform Engineer
AI Forward Deployed Engineer
Milan
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Perché entrare in Devoteam
Devoteam è un gruppo internazionale specializzato nella trasformazione tecnologica e nell’AI-driven Tech Consulting. Entrare in Devoteam significa lavorare su iniziative nelle quali l’AI non viene considerata una sperimentazione isolata, ma una leva per trasformare processi, decisioni e modalità operative. Avrai l’opportunità di:
- lavorare direttamente con clienti enterprise su problemi concreti;
- combinare competenze di AI, cloud, dati, sviluppo e process transformation;
- collaborare con team multidisciplinari e internazionali;
- confrontarti con processi e settori differenti;
- sviluppare competenze al confine tra tecnologia e business;
- contribuire alla costruzione e industrializzazione della practice AI Forward Deployed Engineering;
- partecipare a progetti nei quali velocità di esecuzione, adozione e impatto misurabile rappresentano i principali criteri di successo.
Non cerchiamo una persona che conosca già ogni modello, piattaforma o tecnologia. Cerchiamo solide competenze tecniche, capacità di comprendere i processi, attenzione alle persone e una forte volontà di portare le soluzioni fino al risultato. Cerchiamo qualcuno che non si fermi alla domanda “Il modello funziona?”, ma che voglia rispondere alla domanda più importante: “Questa soluzione è entrata realmente nel processo e sta generando valore?
Descrizione del lavoro
Chi cerchiamo
Per rafforzare il team AI di Devoteam Italia, cerchiamo un AI Forward Deployed Engineer con solide basi tecnologiche, forte orientamento al business e la capacità di trasformare opportunità di Intelligenza Artificiale in workflow realmente utilizzati e capaci di generare risultati misurabili. La persona opererà direttamente nei contesti organizzativi dei clienti, lavorando a stretto contatto con utenti, responsabili di processo, stakeholder di business e team tecnologici. Cerchiamo una figura con indicativamente 3-6 anni di esperienza, curiosa, pragmatica e orientata all’execution, capace di muoversi con efficacia tra analisi dei processi, progettazione delle soluzioni, sviluppo rapido, adozione degli utenti e misurazione dell’impatto. Non cerchiamo soltanto un esperto di modelli o un professionista che realizzi dimostrazioni tecnologiche. Cerchiamo una persona che sappia portare l’AI fuori dal laboratorio, integrarla nei processi reali e accompagnarla fino all’adozione operativa. La sua missione sarà ridurre la distanza tra il potenziale dell’AI e il valore concretamente prodotto per il cliente.
La sfida
Molte organizzazioni hanno già sperimentato soluzioni di Intelligenza Artificiale, ma faticano a trasformarle in risultati operativi. Un prototipo tecnicamente valido non diventa automaticamente un workflow adottato in produzione. Per riuscirci è necessario comprendere il processo end-to-end, integrare sistemi e dati, coinvolgere gli utenti, gestire rischi e governance e misurare nel tempo il valore generato. L’AI Forward Deployed Engineer nasce per colmare questo divario. Il suo successo non sarà misurato dal numero di demo, workshop o prototipi realizzati, ma dal numero di workflow AI che raggiungono un’adozione reale e producono un impatto di business misurabile.
Cosa farai
- Osserverai i processi reali dei clienti, lavorando direttamente con gli utenti per comprenderne attività, esigenze e modalità operative.
- Analizzerai i processi end-to-end e identificherai frizioni, attività manuali, inefficienze e opportunità ad alto valore.
- Selezionerai e prioritizzerai i casi d’uso AI sulla base del valore atteso, della fattibilità e della disponibilità delle informazioni necessarie.
- Progetterai workflow AI integrati nei processi e nei sistemi esistenti, evitando soluzioni isolate difficili da adottare.
- Costruirai rapidamente soluzioni iniziali focalizzate sul minimo workflow capace di generare valore.
- Porterai le soluzioni in produzione e le testerai con utenti reali.
- Collaborerai con team di data engineering, cloud, software development, security, compliance e process transformation.
- Integrerai modelli di AI generativa, servizi cloud, dati aziendali, API, applicazioni e strumenti di automazione.
- Definirai insieme al cliente il livello di autonomia più appropriato per ogni workflow, mantenendo il controllo umano dove necessario.
- Misurerai qualità tecnica, performance operativa, adozione degli utenti e impatto sul business.
- Analizzerai errori, eccezioni e feedback per migliorare progressivamente le soluzioni.
- Supporterai gli utenti durante il rilascio, raccogliendo le loro osservazioni e facilitando l’adozione delle nuove modalità operative.
- Contribuirai alla costruzione di soluzioni riutilizzabili, scalabili e coerenti con i requisiti di governance del cliente.
- Documenterai decisioni, dipendenze, metriche, rischi e criteri di successo.
Il tuo metodo di lavoro
Il tuo lavoro seguirà un ciclo operativo continuo:
- Osservare: Comprendere i processi reali e le attività degli utenti.
- Selezionare: Individuare le opportunità con il migliore equilibrio tra valore e fattibilità.
- Costruire: Realizzare rapidamente il workflow AI minimo capace di produrre un beneficio concreto.
- Dispiegare: Portare la soluzione in produzione e inserirla nel lavoro quotidiano.
- Misurare: Valutare adozione, performance e impatto attraverso metriche condivise.
- Iterare: Migliorare la soluzione sulla base di dati, errori osservati e feedback degli utenti.
Il metodo riflette il ciclo operativo descritto nell’eBook: osservare i processi, selezionare le opportunità, costruire workflow minimi, dispiegarli con utenti reali, misurarne i risultati e iterare continuamente.
Su quali processi lavorerai
Potrai contribuire alla trasformazione di processi caratterizzati da elevata intensità manuale, complessità decisionale, frammentazione delle informazioni o necessità di risposte rapide. Tra gli ambiti di possibile intervento:
- gestione e classificazione delle richieste operative;
- estrazione e trattamento intelligente dei documenti;
- predisposizione di report e sintesi operative;
- ricerca e accesso alla conoscenza aziendale;
- supporto decisionale contestuale;
- gestione delle interazioni con clienti e partner;
- preparazione di comunicazioni e risposte;
- orchestrazione di attività tra applicazioni e funzioni diverse;
- automazione di workflow complessi;
- analisi delle anomalie e supporto alla gestione delle eccezioni.
L’obiettivo non sarà applicare l’AI indistintamente a ogni processo, ma concentrarsi sui contesti nei quali volume, complessità, attività manuali e frammentazione delle informazioni rendono più rilevante il potenziale impatto.
Qualifiche
Il profilo che cerchiamo
- Hai maturato indicativamente da 3 a 6 anni di esperienza in progetti AI, data, software engineering, automazione o trasformazione digitale.
- Hai esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni tecnologiche utilizzate in contesti aziendali reali.
- Conosci i principi e le applicazioni dell’AI generativa, dei Large Language Model e delle architetture AI moderne.
- Hai familiarità con Python e con lo sviluppo o l’integrazione di servizi tramite API.
- Sai lavorare con dati strutturati e non strutturati.
- Comprendi i principi delle architetture cloud, dell’integrazione applicativa e dell’automazione dei workflow.
- Sai analizzare un processo aziendale, individuare le frizioni operative e tradurle in requisiti di soluzione.
- Sei in grado di costruire rapidamente prototipi, ma comprendi anche cosa sia necessario per portarli in produzione.
- Sai dialogare con interlocutori tecnici e di business, adattando linguaggio e livello di dettaglio.
- Hai una buona capacità di strutturare problemi complessi e procedere attraverso iterazioni rapide.
- Sei orientato ai risultati e misuri il successo sulla base dell’utilizzo e del valore generato, non soltanto della qualità tecnica.
- Sei disponibile a lavorare a stretto contatto con i clienti e, quando necessario, direttamente presso le loro sedi.
- Conosci molto bene la lingua italiana e hai una buona conoscenza dell’inglese, necessaria per collaborare con team internazionali.
Cosa farà la differenza
Valuteremo con particolare interesse esperienze relative a:
- sviluppo di applicazioni basate su Large Language Model;
- Retrieval-Augmented Generation e ricerca semantica;
- AI agentica e orchestrazione di strumenti;
- prompt engineering e valutazione delle risposte dei modelli;
- document intelligence;
- workflow automation e piattaforme low-code;
- integrazione tra AI, CRM, ERP e sistemi enterprise;
- MLOps, LLMOps e monitoraggio delle soluzioni AI;
- process mining e analisi dei processi;
- cloud AI services;
- sicurezza, privacy e compliance applicate all’AI;
- human-in-the-loop e progettazione di livelli progressivi di autonomia;
- change management e adozione delle soluzioni digitali.
Sarà inoltre apprezzata la capacità di trasformare i requisiti in indicatori misurabili, collegando le performance tecniche della soluzione ai KPI operativi e di business
Informazioni aggiuntive
Come misureremo il successo
Il successo nel ruolo sarà valutato attraverso indicatori quali:
- tempo necessario per portare un workflow AI dall’identificazione dell’opportunità all’utilizzo in produzione;
- numero di workflow effettivamente adottati dagli utenti;
- frequenza e qualità di utilizzo delle soluzioni;
- Una metrica centrale sarà il Time to Adopted AI Workflow, ovvero il tempo necessario per trasformare un’opportunità in un workflow AI realmente operativo, utilizzato da utenti reali e capace di generare valore misurabile.
Governance, sicurezza e responsabilità
Progetterai soluzioni AI che rispettino i requisiti di sicurezza, privacy, tracciabilità e compliance del cliente. Lavorerai secondo un modello di autonomia progressiva: l’AI potrà inizialmente informare o raccomandare, per poi supportare la preparazione delle decisioni ed eventualmente eseguire attività entro limiti chiaramente definiti. Il livello di autonomia crescerà soltanto quando affidabilità, qualità e controllo saranno stati dimostrati attraverso evidenze operative. Contribuirai inoltre a garantire:
- tracciabilità delle decisioni supportate dall’AI;
- protezione dei dati personali e sensibili;
- chiarezza sulla provenienza delle informazioni;
- gestione dei rischi e delle eccezioni;
- definizione delle responsabilità;
- coinvolgimento degli utenti nella progettazione e nell’evoluzione dei workflow.
- riduzione dei tempi di processo;
- riduzione delle attività manuali e degli errori;
- miglioramento della qualità e della coerenza degli output;
- affidabilità e disponibilità delle soluzioni;
- soddisfazione degli utenti;
- impatto sui KPI operativi e di business.
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