AI Forward Deployed Engineer

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Perché entrare in Devoteam

Per candidarsi, è sufficiente leggere la seguente descrizione del lavoro e assicurarsi di allegare i documenti pertinenti.
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.

Chi cerchiamo
Per rafforzare il team AI di Devoteam Italia, cerchiamo un AI Forward Deployed Engineer con solide basi tecnologiche, robusto 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.

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

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. xlwpduy 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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