21 ott - Milano
Cefriel
pCefrielè un centro di innovazione digitale nato nel 1988 dalla collaborazione tra soggetti pubblici e privati per accompagnare la trasformazione digitale delle Imprese e delle Pubbliche Amministrazioni, con l’obiettivo di sostenere la competitività del sistema economico e favorire la transizione verso modelli di crescita sostenibile. /p pCerchiamo una persona con basi solide su architetture dati moderne e AI generativa, che voglia crescere come consulente, advisor e formatore. La persona lavorerà al fianco di figure senior partecipando a progetti innovativi, in un ambiente multidisciplinare e stimolante, con la possibilità di contribuire attivamente allo sviluppo di soluzioni avanzate e alla sperimentazione di nuove tecnologie. /p pLavorando insieme al team, la persona contribuirà, con sempre maggiore autonomia e responsabilità, alle seguenti attività:br/ /p ul liPartecipare ad assessment di maturità dati e AI e a knowledge audit presso i clienti: dove si trova la conoscenza, chi ne è responsabile, quanto è affidabile e accessibile; /li liCondurre interviste e workshop per individuare e prioritizzare i casi d’uso, come assistenti interni, ricerca semantica, supporto alle decisioni e automazione con agenti AI; /li liSupportare la definizione di architetture target che integrano data lakehouse, data e knowledge catalog, knowledge graph e soluzioni RAG; /li liContribuire alla progettazione e alla sperimentazione di assistenti virtuali e agenti AI, in collaborazione con il team tecnico, valutandone l’efficacia rispetto agli obiettivi del progetto; /li liRedigere deliverable per il management team: roadmap, business case, documenti di architettura e presentazioni; /li liSupportare i clienti sulla governance: ownership e qualità dei dati, gestione dei metadati, policy d’uso dell’AI e requisiti dell’AI Act; /li liSupportare la docenza nei nostri percorsi di formazione e nei master e, con il tempo, fare divulgazione sui temi presidiati attraverso talk, articoli ed eventi; /li liMonitorare l’evoluzione delle principali piattaforme e dei fornitori tecnologici e contribuire alla preparazione di proposte progettuali e contenuti divulgativi sui temi Data e AI. /li /ul pCompetenze richieste /p pNon cerchiamo una persona già esperta di ogni strumento: ci interessa una persona che conosca bene i concetti e sappia spiegarli e combinarli. Ci sarà la possibilità di approfondire il resto sul campo, in affiancamento a figure senior.br/ /p ul liEsperienza di 2-3 anni in ambito dati, AI, consulenza tecnologica e ruoli affini; /li liLaurea in discipline STEM, quali Ingegneria Gestionale, Informatica, Economia o affini. Progetti, tesi o certificazioni sui temi contano più del titolo specifico; /li liPython e SQL a livello operativo, basi di software engineering e versioning del codice (ad esempio Git),
esperienza d’uso di coding assistant AI come Claude Code, GitHub Copilot, Codex o Cursor; /li liItaliano fluente, scritto e parlato (requisito minimo) e inglese professionale per i progetti internazionali. /li /ul pAttività e Responsabilità /p pLavorando insieme al team, la persona contribuirà, con sempre maggiore autonomia e responsabilità, alle seguenti attività:br/ /p ul liPartecipare ad assessment di maturità dati e AI e a knowledge audit presso i clienti: dove si trova la conoscenza, chi ne è responsabile, quanto è affidabile e accessibile; /li liCondurre interviste e workshop per individuare e prioritizzare i casi d’uso, come assistenti interni, ricerca semantica, supporto alle decisioni e automazione con agenti AI; /li liSupportare la definizione di architetture target che integrano data lakehouse, data e knowledge catalog, knowledge graph e soluzioni RAG; /li liContribuire alla progettazione e alla sperimentazione di assistenti virtuali e agenti AI, in collaborazione con il team tecnico, valutandone l’efficacia rispetto agli obiettivi del progetto; /li liRedigere deliverable per il management team: roadmap, business case, documenti di architettura e presentazioni; /li liSupportare i clienti sulla governance: ownership e qualità dei dati, gestione dei metadati, policy d’uso dell’AI e requisiti dell’AI Act; /li liSupportare la docenza nei nostri percorsi di formazione e nei master e, con il tempo, fare divulgazione sui temi presidiati attraverso talk, articoli ed eventi; /li liMonitorare l’evoluzione delle principali piattaforme e dei fornitori tecnologici e contribuire alla preparazione di proposte progettuali e contenuti divulgativi sui temi Data e AI. /li /ul pCompetenze richieste /p pNon cerchiamo una persona già esperta di ogni strumento: ci interessa una persona che conosca bene i concetti e sappia spiegarli e combinarli. Ci sarà la possibilità di approfondire il resto sul campo, in affiancamento a figure senior.br/ /p ul liEsperienza di 2-3 anni in ambito dati, AI, consulenza tecnologica e ruoli affini; /li liLaurea in discipline STEM, quali Ingegneria Gestionale, Informatica, Economia o affini. Progetti, tesi o certificazioni sui temi contano più del titolo specifico; /li liPython e SQL a livello operativo, basi di software engineering e versioning del codice (ad esempio Git), esperienza d’uso di coding assistant AI come Claude Code,
GitHub Copilot, Codex o Cursor; /li liItaliano fluente, scritto e parlato (requisito minimo) e inglese professionale per i progetti internazionali. /li /ul Sarà data priorità a chi ha fatto esperienze rispetto a:br/ ul libData lakehouse /b: concetti chiave (separazione tra storage e compute, formati aperti come Delta o Iceberg, architettura a medaglione) e familiarità con almeno una piattaforma, ad esempio Databricks, Snowflake o Microsoft Fabric; /li libData e knowledge catalog /b: metadati, lineage, glossario di business, data ownership; conoscenza di strumenti come Zeenea, Unity Catalog, Purview, Collibra o DataHub; /li libKnowledge graph e ontologie /b: entità, relazioni e tassonomie, nozioni di property graph (ad esempio Neo4j) o RDF/SPARQL; /li libAI assistant e agenti /b: pattern principali (tool use, orchestrazione, human-in-the-loop), limiti e rischi; uso pratico di almeno un framework o piattaforma; /li libRAG e GraphRAG /b: le fasi della pipeline (ingestion, chunking, embedding, vector store, retrieval), come si valuta la qualità delle risposte, e quando un grafo migliora il retrieval rispetto alla ricerca vettoriale. /li /ul pQuali attitudini cerchiamo: /p ul liSaper tradurre una domanda di business in un problema di dati e AI, e riportare la soluzione in termini di valore; /li liSpiegare temi tecnici con chiarezza a interlocutori non tecnici, fino a livello direzionale; /li liStrutturare problemi complessi: analisi, sintesi, storytelling e presentazioni efficaci; /li liCondurre interviste e facilitare workshop con gruppi eterogenei; /li liPiacere di insegnare e di parlare in pubblico, in aula e in contesti divulgativi; /li liCuriosità per i processi aziendali e i settori dei clienti, non solo per la tecnologia. /li /ul Costituisce un plus l’esperienza in consulenza, presales, business analysis, product o project management, data governance o knowledge management; certificazioni su piattaforme dati o cloud; attività di divulgazione come talk, articoli o formazione. pTipo di contratto /p ul liContratto tempo pieno a tempo indeterminato, RAL tra €31.000 – €35.000 in base all’esperienza, comprensivo di una componente fissa e di una componente variabile; /li liTicket elettronici da €8,00, welfare aziendale, assicurazione infortuni extra professionali. /li liOrario flessibile, smart working, gestione per obiettivi. /li liFormazione continua, training on the job, certificazioni professionali. /li liOpportunità di lavorare su progetti di frontiera con aziende leader e centri di ricerca. /li /ul br/ pI candidati ambosessi (L.903/77 – D.Lgs. n.198/2006) sono invitati a leggere l’ Informativa sulla Privacy e sul Trattamento dei dati. /p br/ h3Candidati per il tuo sviluppo professionale nell'innovazione digitale /h3 #J-18808-Ljbffr
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