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Responsabilità tecnica dell'architettura AI e dei sistemi RAG: architetture LLM e RAG on-premises, selezione e valutazione di modelli open-weight, pipeline di retrieval, augmentation e generation, sistemi agentici, context management, integrazione con database, API e applicazioni, valutazione di qualità, accuratezza, latenza e affidabilità, supervisione di AI e RAG engineering, standard di sviluppo.

Competenze richieste
Python; LLM e Generative AI; sistemi RAG; embeddings, vector, semantic e hybrid search; chunking e document processing; reranking e query optimization; prompt e context engineering; function calling e tool integration; architetture agentiche; PyTorch e Hugging Face; modelli locali e inference on-premises; quantizzazione e ottimizzazione; sicurezza, valutazione e grounding.

Titolo preferenziale
sistemi multimodali, knowledge graph, MCP, fine-tuning/PEFT, sistemi multi-agent.

Partecipa a progettazione, implementazione e ottimizzazione dei sistemi RAG. Richiesta esperienza pratica in pipeline complete, dalla raccolta dei dati alla generazione della risposta.

Competenze richieste
Python; LLM e Generative AI; RAG; embeddings; vector, semantic e hybrid search; reranking; document ingestion; OCR e document understanding; gestione del contesto; prompt engineering; API e modelli locali; Docker; Git; testing di applicazioni AI.

Titolo preferenziale
sistemi multimodali, agentic AI, tool calling, MCP, evaluation framework, ottimizzazione dell'inference.

Gestisce il patrimonio informativo dei sistemi AI e ne progetta i livelli dati, utilizzabili sia da applicazioni tradizionali sia da sistemi AI/RAG. Richiesta conoscenza pratica di almeno un vector database.

Competenze richieste
SQL avanzato; PostgreSQL; progettazione e ottimizzazione database; Python; ETL/ELT; data ingestion, cleaning e quality; metadata management; document processing; indexing; vector embeddings e database; semantic e hybrid search; grandi volumi di dati.

Titolo preferenziale
Weaviate (vector search, hybrid search, filtering, retrieval, integrazione con pipeline RAG); pgvector, Qdrant, Milvus, Redis e data platform equivalenti.

Progetta e ottimizza l'infrastruttura hardware e software per l'esecuzione locale dei carichi AI, correlando hardware, driver, runtime, modelli e applicazioni per individuare colli di bottiglia e ottimizzazioni.

Competenze richieste
Architetture GPU e NVIDIA; CUDA; memoria GPU/VRAM; PyTorch e CUDA runtime; Linux; Docker; PCIe; CPU, RAM e NVMe; networking; benchmarking; monitoring; consumi e temperature; ottimizzazione dell'inference.

Titolo preferenziale
TensorRT / TensorRT-LLM, vLLM, quantizzazione, FP16/BF16/FP8, GPU scheduling, sistemi multi-GPU, Kubernetes, server e workstation AI ad alte prestazioni.

Trasforma componenti AI e software in piattaforme riproducibili, monitorabili e gestibili in produzione. Kubernetes è valutato in relazione ai reali requisiti dell'architettura, non come requisito formale.

Competenze richieste
Linux; Docker; Git; CI/CD; Kubernetes; Helm; Infrastructure as Code (Terraform, Ansible); container registry; monitoring e observability; logging e tracing; automazione; deployment di modelli AI; gestione delle configurazioni; sicurezza delle pipeline.

Titolo preferenziale
Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, GPU monitoring, model serving, artifact/model registry, cluster on-premises, air-gapped deployment.

Progetta, configura, amministra e mette in sicurezza gli ambienti Microsoft Server dell'infrastruttura aziendale e delle installazioni presso i clienti.

Competenze richieste
Windows Server; Active Directory Domain Services; Group Policy; DNS; DHCP; PowerShell; Windows Admin Center; Hyper-V; utenti e gruppi; networking; storage; backup e disaster recovery; monitoring; patch management; hardening; troubleshooting avanzato; ambienti on-premises e ibridi.

Titolo preferenziale
Microsoft Entra, Azure Arc, Microsoft Defender, virtualizzazione, automazione PowerShell. Certificazione: richiesta o fortemente preferita una certificazione Microsoft vigente e pertinente (riferimento: Windows Server Administrator Associate; Microsoft indica AZ-802 dopo il ritiro di AZ-800 e AZ-801, previsto per il 30 settembre 2026), da mantenere aggiornata.

Sviluppa le applicazioni che sono l'interfaccia operativa dei sistemi AI e dei servizi aziendali, su tutto il ciclo: backend, frontend, mobile e web. Si privilegia un approccio full-stack/multiplatform, evitando di frammentare il team in troppi specialisti.

Competenze richieste
Backend: Python, Django, Django REST Framework, Node.js, TypeScript, API REST, autenticazione e autorizzazione, integrazione con database e servizi AI/LLM, WebSocket, testing, Docker. Frontend: HTML5, CSS, JavaScript, TypeScript, React, Vite, responsive design, gestione dello stato, testing, accessibilità e performance. Mobile: contributo ad applicazioni Android e iOS. Web: siti istituzionali, portali clienti, dashboard, documentazione tecnica, landing page.

Titolo preferenziale
React Native, Flutter, Kotlin, Swift/SwiftUI, notifiche push, secure storage, autenticazione biometrica; Next.js, CMS, SEO tecnico, web analytics.

Responsabile della qualità funzionale, tecnica e prestazionale di software e sistemi AI. Costruisce dataset e procedure di valutazione riproducibili.

Competenze richieste
Software testing; test automation; API e frontend testing; SQL; regression e integration testing; CI/CD; test di performance e sicurezza. Per i RAG: retrieval quality, precision e recall, rilevanza del contesto, faithfulness/groundedness, accuratezza, hallucination rate, latenza, throughput, time-to-first-token, uso di CPU/GPU/VRAM, regressioni di modello e pipeline.

Sicurezza di infrastruttura, applicazioni e sistemi AI on-premises, con particolare attenzione ai dati aziendali elaborati localmente presso la sede del cliente.

Competenze richieste
Linux e Windows security; networking; firewall; IAM e RBAC; secrets management; container security; vulnerability management; hardening; logging e audit; secure software development; sicurezza delle API e delle infrastrutture on-premises.

Titolo preferenziale
sicurezza dei sistemi AI, prompt injection anche indiretta, data poisoning, sicurezza dei sistemi RAG, controllo accessi a modelli e dati, supply-chain security, SBOM, ambienti air-gapped.

Progettazione trasversale: integra hardware, infrastruttura, software e AI in una soluzione coerente, trasformando requisiti funzionali e tecnici in un'architettura documentata, implementabile e manutenibile.

Competenze richieste
Architetture AI; LLM; RAG; database; API; backend e frontend; networking; Linux; Windows Server; container; sicurezza; cloud e on-premises; sistemi distribuiti; capacity planning; performance engineering.

Titolo preferenziale
progettazione di prodotti tecnologici per clienti enterprise.

Valida workstation e sistemi hardware per i carichi AI, definendo procedure di validazione, benchmark riproducibili e criteri di accettazione delle configurazioni.

Competenze richieste
Architettura PC, workstation e server; GPU; CPU; RAM; NVMe; PCIe; networking; alimentazione; raffreddamento; Linux e Windows; driver e firmware; benchmarking; stress e performance test; diagnostica hardware.

Titolo preferenziale
validazione di sistemi multi-GPU e workstation/server ad alte prestazioni.

Coordina lo sviluppo di prodotti e piattaforme, assicurando coerenza tra requisiti, sviluppo, validazione e rilascio: roadmap, team, tempi, priorità, dipendenze, rischi, criteri di accettazione, documentazione, rilasci e relazione con stakeholder tecnici e aziendali.

Competenze richieste
Project/program management tecnologico; processi Agile; lavoro con team AI, software e infrastruttura; architetture cloud e on-premises; strumenti di tracking e documentazione; analisi e sintesi; inglese tecnico avanzato.

Titolo preferenziale
Agile/Scrum, ITIL, project management, gestione di prodotti tecnologici.