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Technical pre-sales engineer-ai infrastructure & enterprise solutions

Sant'Ambrogio di Torino
S2E | Business Technology Consultants
Pre-sales engineer
Pubblicato il 2 maggio
Descrizione

Chi Siamo
In Galene.AI sviluppiamo una piattaforma di AI generativa privata e governata per portare l’AI in produzione con sovranità del dato, sicurezza e compliance, per aziende di ogni dimensione, in ogni settore. Siamo NVIDIA Solution Advisor Partner e, insieme a Dell Technologies e TD SYNNEX, stiamo cambiando il paradigma dell’adozione dell’AI in Europa: responsabile, trasparente, sotto controllo. In questo percorso ci stiamo distinguendo tra le realtà più dinamiche nell’utilizzo delle tecnologie NVIDIA per rendere l’AI davvero production-grade su infrastrutture private.
SARAI TU il punto di riferimento tecnico durante l’intero ciclo di vendita, con un ruolo attivo di Technical Pre-Sales Engineer – AI Infrastructure & Enterprise Solutions : raccoglierai le esigenze dei clienti, definirai requisiti e vincoli di fattibilità, curerai lo sizing infrastrutturale e valuterai l’idoneità della piattaforma Galene.AI nei diversi contesti.
Supporterai e abiliterai la rete di partner, operando su scenari complessi (dagli AI PC ai cluster GPU in datacenter) e garantendo soluzioni tecnicamente sostenibili e conformi agli standard di sicurezza europei.
Ti confronterai con stakeholder IT e tecnici sui percorsi di adozione dell’AI on-premise, affrontando temi di scalabilità e ROI e contribuendo a garantire l’allineamento tra Galene.AI, partner e cliente finale.
RESPONSABILITA' PRINCIPALI :
Architettura & Sizing: Analisi dei requisiti del cliente per definire lo sizing infrastrutturale ottimale (calcolo VRAM, throughput inferenza, latenza end-to-end) in scenari On-Premises ibridi o isolati.
Integrazione di Sistema: Mappatura delle vie di integrazione API/SDK della piattaforma Galene.AI con ecosistemi IT esistenti e definizione dei pattern di deployment sicuri.
Validazione Tecnica (PoC): Progettazione e gestione di Proof of Concept che validino l'efficacia del modello AI su dati reali, gestendo le variabili critiche come costi inferenza, allucinazioni e necessità di supervisione umana.
Gestione delle Aspettative: Educazione tecnica su partner e clienti riguardo ai limiti intrinseci dei modelli sui diversi sizing disponibili (LLM, Diffusion) per evitare disallineamenti tra promesse commerciali e realtà ingegneristica.
Feedback Loop Architetturale: Rappresentazione delle criticità di mercato al team R&D per allineare la roadmap del prodotto alle esigenze infrastrutturali reali.
BACKGROUND E SKILL:
Almeno 3 anni in ruoli Pre-Sales, Solutions Engineer o Technical

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