17 ott - Zola Predosa
Maccaferri
L'AI & Cloud Solutions Architect porta l'intelligenza artificiale dentro i processi aziendali e ne governa l'infrastruttura applicativa in ambiente cloud.
Il focus non è puramente infrastrutturale: riguarda la governance a livello applicativo — pubblicazione, attivazione e integrazione dei servizi cloud — e, soprattutto, la progettazione e diffusione di soluzioni AI che aumentino produttività e qualità del lavoro. La persona opera hands-on su entrambi i fronti e funge da punto di riferimento interno per l'adozione dell'AI.
Responsabilità principali AI — progettazione, delivery e adoption Identificare e proporre casi d'uso di AI applicati ai processi aziendali, valutandone fattibilità e impatto. Progettare e implementare in prima persona soluzioni AI (automazione di workflow, agenti, integrazioni con Microsoft 365 e piattaforme aziendali). Coordinare progetti di soluzioni AI con risorse interne e terze parti.
Definire linee guida, permessi e controlli per un uso affidabile dell'AI, in coordinamento con IT Security (accessi, dati, GDPR).
Fare da riferimento interno per il Gruppo: formare e supportare gli utenti tramite workshop, guide e affiancamento, misurando l'adozione reale. Monitorare l'evoluzione del mercato AI e valutarne la rilevanza per l'organizzazione. Cloud — governance applicativa Gestire pubblicazione, attivazione e configurazione di applicazioni e servizi cloud, con approccio hands-on.
Curare l'integrazione tra servizi cloud (Single Sign-On, provisioning utenti, connettori tra piattaforme Saa S e sistemi aziendali).
Presidiare le policy di governance applicativa: gestione identità, permessi, ciclo di vita delle applicazioni. Collaborare con IT Security per garantire sicurezza e compliance di nuove integrazioni e servizi.
Competenze richieste Uso e integrazione di API di modelli LLM (es. Open AI, Anthropic/Claude, Google Gemini, Azure Open AI): system prompt, function calling/tool use.
Progettazione di pipeline RAG: chunking, embedding, database vettoriali, retrieval ibrido su dati aziendali. Lang Graph, Crew AI, Auto Gen) e protocolli di orchestrazione come MCP. Valutazione e monitoraggio di soluzioni AI in produzione (qualità, hallucination, drift, costi); esperienza con piattaforme low-code (es.
Copilot
Studio, Power Platform AI Builder). Gestione dei rischi AI (bias, hallucination, data leakage) e applicazione concreta di principi di responsible AI e normativa (es. Formazione verso utenti non tecnici e gestione del cambiamento organizzativo, con capacità di individuare casi d'uso a basso sforzo e alto impatto.
Esperienza diretta con un Identity Provider enterprise (es. Entra ID, Okta) e configurazione di enterprise application; policy di conditional access/MFA. Gestione del ciclo di vita di applicazioni Saa S/cloud, strumenti di integrazione/i Paa S (es.
Power
Automate, Logic Apps) e nozioni di API Management. Capacità di lavorare hands-on e tradurre esigenze tecniche in linguaggio di business; comunicazione efficace verso pubblico non tecnico. Proattività, autonomia ed esperienza con più stakeholder (IT, security, procurement, comunicazione, ESG);
17 ott - Piove di sacco
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17 ott - Roma
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17 ott - Sestu
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