Yuxme digitalizza la contabilità e la consulenza fiscale per forfettari e PMI attraverso una piattaforma SaaS integrata con il supporto di commercialisti dedicati, accompagnando i clienti nella gestione di fatturazione elettronica, tasse e scadenze. L’acquisizione è interamente digitale e si sviluppa attraverso campagne Meta e Google, partnership con studi professionali e il canale dedicato ai forfettari. Il percorso prosegue poi con un processo di contatto, qualificazione e consulenza gestito dal team Sales. Yuxme sta centralizzando in Salesforce l’intero patrimonio di dati commerciali, con l’obiettivo di costruire una lettura completa e affidabile del funnel end-to-end. Oggi è possibile monitorare con precisione quanti lead entrano nel funnel. Il passo successivo è ottenere la stessa visibilità su ciò che avviene dopo: quali sorgenti generano clienti, dove si interrompono le trattative, quali fattori incidono sulla conversione e quali interventi possono migliorare le performance commerciali.
Interessato/a a questo ruolo? Può trovare tutte le informazioni pertinenti nella descrizione qui sotto.
Per completare questo percorso, Yuxme ricerca una figura che entri a far parte del team di Business Intelligence, composto da cinque persone e responsabile di dati, dashboard e agenti AI a supporto dell’intera azienda. Il ruolo avrà un perimetro esplicito e distintivo: costruire e governare il modello dati del funnel commerciale e le automazioni che lo alimentano e lo utilizzano, dalla sorgente del lead fino all’esito della trattativa.
In Yuxme agenti, workflow e AI non sono progetti separati dall’operatività, ma strumenti integrati nel lavoro quotidiano. L’approccio atteso è quindi orientato all’automazione del dato ovunque possibile e alla costruzione di dataset progettati non solo per essere letti dalle persone, ma anche utilizzati direttamente da agenti e sistemi automatizzati.
Cosa prevede il ruolo
Il primo obiettivo sarà portare a regime l’infrastruttura dati del funnel commerciale, con un’alimentazione automatizzata end-to-end.
Progettazione del data model
in grado di consolidare informazioni oggi distribuite su fonti differenti: anagrafiche lead, sorgente e campagna di provenienza, servizio di interesse, attività Sales, canale di contatto, risposta, demo, esito e conversione.
Automazione dell’alimentazione del dataset e completamento della migrazione su Salesforce , incluso lo storico.

L’obiettivo è fare in modo che il dato confluisca automaticamente da tutte le fonti rilevanti — Salesforce, piattaforme advertising, WhatsApp, e-mail, telefonia e altri strumenti di contatto — riducendo l’inserimento manuale ai soli casi eccezionali.
Automazione dei processi di Marketing, Sales e Operations , tra cui arricchimento delle anagrafiche, qualificazione e routing dei lead, follow-up, supporto alla lead generation B2B e gestione dei task ripetitivi. Le soluzioni saranno sviluppate sotto forma di agenti e agentic workflow, portate in produzione e utilizzate quotidianamente dal business.
Definizione e implementazione delle metriche del funnel , tra cui volume e qualità dei lead per sorgente, costo di acquisizione per canale, tasso di risposta, tasso di conversione per stage, avanzamento rispetto al budget mensile Sales e clusterizzazione dei motivi di mancata conversione. È prevista inoltre la possibilità di proporre e introdurre nuove metriche utili al business.
Attribution e lead scoring , per individuare le sorgenti che generano lead a maggiore probabilità di conversione e definire criteri di prioritizzazione delle opportunità commerciali.
Integrazione in pipeline delle registrazioni delle call di consulenza , oggi uno degli elementi mancanti del dataset. In una fase successiva, il lavoro comprenderà anche l’analisi semantica delle trascrizioni, con l’obiettivo di individuare i fattori associati agli esiti positivi incrociando servizio, sorgente del lead e performance del singolo venditore.
Si tratta di un ruolo fortemente orientato alla costruzione: il modello dati del funnel verrà sviluppato e consolidato all’interno di questo perimetro, e le scelte effettuate nei primi mesi definiranno la base per analisi e automazioni future. Una volta stabilizzate le fondamenta, il lavoro potrà estendersi alle iniziative di marketing guidate dai dati, segmentazione, targeting e campagne, oltre all’evoluzione continua dei processi operativi automatizzati.
Requisiti
3-5 anni di esperienza
in ruoli legati ad automazione, AI engineering,

marketing operations o business intelligence, con responsabilità diretta su sistemi portati in produzione e gestiti nel tempo.
Esperienza diretta con dati provenienti da CRM , come Salesforce, HubSpot o piattaforme equivalenti. È richiesta familiarità concreta con data model, oggetti, pipeline e gestione della qualità del dato in presenza di fonti eterogenee.
Conoscenza dei processi di vendita e marketing B2B , maturata attraverso un’esperienza operativa che permetta di individuare quali processi automatizzare, quali metriche monitorare e quali interventi proporre.
Solide competenze di modellazione dati e SQL.
È inoltre richiesta esperienza con Python e/o JavaScript per API REST, webhook e scripting a supporto delle automazioni, soprattutto nei casi in cui le piattaforme low-code non siano sufficienti.
Esperienza concreta in AI e automazione , con strumenti come n8n o Make, LLM API, agenti e agentic workflow già sviluppati e utilizzati in contesti reali. È apprezzata la familiarità con coding agent come Claude Code o Codex all’interno del lavoro quotidiano.
Esperienza nella gestione di sistemi in produzione , inclusi debugging, monitoraggio e gestione degli errori. Le automazioni legate ai processi commerciali sono considerate infrastruttura critica e devono poter funzionare in modo affidabile senza necessità di presidio continuo.
Profilo ricercato
Yuxme ricerca una persona autonoma, concreta e con una forte mentalità da product owner. xysqume Il ruolo richiede la capacità di lavorare a stretto contatto con i team Commerciale e Marketing, tradurre esigenze di business in soluzioni tecniche, valutare quali interventi abbiano reale valore, argomentare le priorità e presentare evidenze chiare a supporto delle decisioni. È inoltre importante avere un approccio end-to-end: dalla definizione del problema alla progettazione della soluzione, fino alla messa in produzione, al monitoraggio e alla manutenzione nel tempo
Apprezzato, ma non obbligatorio
Esperienza in aziende SaaS B2B, società di consulenza o servizi professionali, preferibilmente in ambito fintech, fiscale o contabile
Esperienza specifica con Salesforce
Tableau o altri strumenti di data visualization
NLP e analisi semantica su trascrizioni
RAG e vector database
ETL e orchestrazione dati
Portfolio di automazioni, agenti o progetti AI già in esercizio
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