AI Solution Architect
Pubblicato il 06-08-2026 - Altro in Torino
Entrando in Accenture Supply Chain & Engineering lavorerai al cuore della value chain - dal sourcing e procurement, all'engineering e R&D;, dalla manifattura e operations, ai capital projects - per aiutare le aziende a reinventare l'intera catena del valore, alimentata da dati, AI e tecnologie di nuova generazione.
In particolare, nell’area Data & AI accompagnerai i clienti nell’utilizzo di dati, analytics e Intelligenza Artificiale per affrontare sfide complesse, individuare nuove possibilità e trasformare processi e modelli operativi.
Il tuo ruolo e le tue prospettive
Definire e mantenere architetture di riferimento per casi d'uso AI e Generative AI
Progettare e governare framework riutilizzabili, librerie di componenti e pattern architetturali
Valutare e integrare modelli linguistici, framework open-source e tecnologie emergenti
Definire standard di integrazione, deployment e governance lungo l'intero ciclo di vita delle soluzioni AI
Collaborare con stakeholder di business, engineering e data science per trasformare esigenze complesse in soluzioni scalabili
Monitorare il panorama tecnologico identificando trend e opportunità per l'evoluzione dell'offerta AI
La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui - ad esempio - il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata. Per la presente posizione, è prevista l’applicazione del CCNL Metalmeccanico/Dirigenti Industria, con uno tra i seguenti livelli di inquadramento e corrispondente fascia di retribuzione annua lorda:
A1 € 50.000 e € 78.500
Dirigente € 75.000 e € 95.200
Le tue caratteristiche
Almeno 8 anni di esperienza in software architecture, cloud architecture, AI engineering o digital transformation
Esperienza nella progettazione di architetture AI enterprise e nell'integrazione di Large Language Models
Conoscenza di Generative AI, RAG e AI Orchestration
Esperienza con piattaforme Azure, AWS o Google Cloud
Conoscenza di MLOps e AI lifecycle management
Nice to have
Esperienza nella definizione di technology strategy o technology radar
Conoscenza di architetture Edge, On-Premises e ibride
Certificazioni cloud o AI
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