AVVISO DI SELEZIONE
CSI Piemonte, una delle più importanti aziende informatiche italiane, partner tecnologico di oltre 130 enti, che realizza servizi digitali della pubblica amministrazione per cittadini e imprese e contribuisce alla trasformazione digitale del Paese, ricerca:
ESPERTE/I IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE E DATA ANALYTICS – Rif 05/2026
da inserirecon i Profili Professionali di:
Digital Product Manager,
AI Engineer,
Data Scientist
I candidati devono averematurato un'esperienza di almeno3 anni rispetto ai Profili ricercati.
La descrizione del profilo e le principali competenzerichieste per ciascuno dei Profili Professionali indicati sono i seguenti:
Profilo Digital Product Manager- presidia l'intero ciclo di vita di prodotti e servizi informatici, dall'ideazione fino alla delivery in ambiente di produzione reale,adottando un approccioorientato all'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale come strumento abilitante per generare valoree innovazione.
La figura può essereinserita in due ambitidistinti, in funzionedello specifico contestotecnologico:
Ambito AI & Data Analytics
Per prodotti e piattaforme di Intelligenza Artificiale e Data Analytics destinati alla Pubblica Amministrazione, con attenzione alla valorizzazione dei dati, all'adozione di modelli di AI e al rispetto dei requisiti normativi, etici e di sicurezza.
Ambito Architecture & Engineering
Per prodotti e piattaforme digitali di Architecture e Software Engineering, con attenzione alla progettazione architetturale, all'ingegnerizzazione delle soluzioni e all'adozione di pratiche evolute per il ciclo di vita del software, incluse tecnologie di AI a supporto dello sviluppo.
Competenze
Allineamento dei prodottie servizi digitalidi AI e Data Analytics alle strategie del Sistema Informativo e di Business
Analisi dei bisogni deglistakeholder e valutazione del valore generatodai prodotti basatisu dati e AI
Sviluppo del BusinessPlan e pianificazione di prodottie servizi digitalidata-driven, includendo modelli di diffusione, sostenibilità ed evoluzione nel tempo
Ideazione, definizione e governo della visione di prodotto, dellavalue proposition e della roadmap evolutiva, con validazione del valore per utenti e stakeholder per soluzioni AI/Data driven
Coordinamento di prodotti,servizi o piattaforme afferenti a uno stesso dominio,
supportandone la diffusione, l'adozione e l'evoluzione presso utenti e stakeholder
Presidio degli aspetticontrattuali e di fornitura funzionali ai prodotti di AI e Data Analytics
Gestione del ciclo di vita di prodotti/servizi/piattaforme di Intelligenza Artificiale e Data Analytics, inclusala valorizzazione come asset riusabili e la misurazione dell'impatto e del valore generato
Innovazione metodologica e tecnologica in ambito AI, Data Sciencee Advanced Analytics
Principali paradigmi, modellie casi d'uso di AI/Data(es. LLM, NLP, RAG, classificazione,
recommendation, forecasting)
Architetture IT, Applicative e dei dati,data platform, sistemidi integrazione e cloud computing per soluzioni AI
Processi di sviluppoe rilascio di soluzioni di AI e Data Analytics, inclusi MLOps e LLMOps
Processi di svilupposoftware, agile development e utilizzo di strumenti DevOpse AI- assisted software engineering (Vibe coding, AI Agentic Engineering, etc)
Utilizzo di tecnologie di AI a supporto del ciclo di vita del software (es. code generation, testing, quality, documentation)
Presidio dei temi di Risk & Compliance relativi all'Intelligenza Artificiale, inclusi AI Act,
GDPR, NIS2, principi di AI-by-design e valutazione degli impatti dei sistemi di AI
Presidio degli aspettidi Information e Data Securityapplicati a soluzionidi AI e Data Analytics, inclusa la protezione dei dati, la sicurezza applicativa e infrastrutturale
Conoscenza della normativa e dei sistemidi gestione rilevanti per i prodottidigitali, inclusi
D.Lgs. 231/2001, L. 190/2012, privacy, diritti d'autoree standard ISO (9001, 22301,27001)
Profilo AI Engineer - Progetta, sviluppa, integra e mette in esercizio soluzioni di Intelligenza Artificiale e Data Analytics, garantendone affidabilità, scalabilità, osservabilità e conformità normativa lungo l'intero ciclo di vita, dalla sperimentazione alla produzione. Opera su prodotti, servizi e piattaforme AI a supportodelle Pubbliche Amministrazioni, nel contesto dei processi di product management, architettura e governance.
Competenze
Progettazione e sviluppodi soluzioni AI/Data(ML, Deep Learning,LLM, NLP, RAG, classificazione, forecasting)
Progettazione di architetture applicative e dati per sistemiAI (on-premise, cloud e ambienti ibridi)
Integrazione di modelliAI in applicazioni e servizisoftware
Gestione del ciclodi vita dei modelli, dellepipeline AI e degli agenti(MLOps / LLMOps), inclusi versioning, rilascio e rollback
Progettazione e ottimizzazione di prompt (PromptEngineering) per LLM, inclusa definizione di istruzioni, contesto, esempi(few-shot), output strutturati e valutazione delle performance
Preparazione, trasformazione e modellazione dei dati a supporto dell'addestramento e dell'inferenza dei modelli AI
Valutazione e monitoraggio delle prestazioni, affidabilità e robustezza dei modelli
Sperimentazione, prototipazione e industrializzazione di soluzioni AI
Monitoraggio e gestioneoperativa delle soluzioniAI in produzione (performance, affidabilità)
Utilizzo di piattaforme cloud e container per il deployment di soluzioni AI
Gestione dell'informazione e della conoscenza a supporto di sistemi AI
Tracciabilità tecnica, documentazione e controllabilità dellesoluzioni AI a supporto della conformità normativa
AI-by-design, sicurezza delle soluzioni, protezione dei dati e mitigazione dei rischi tecnicidei sistemi AI
Conformità normativa e sistemi di gestione (GDPR, AI Act, sicurezza informatica; ISO 9001, ISO 22301, ISO 27001)
Profilo Data Scientist - Analizza e modella i dati per estrarre conoscenza, individuare pattern e supportare decisioni, servizi digitali e soluzioni di Intelligenza Artificiale, utilizzando tecniche statistiche e di machine learning. Contribuisce alla progettazione e all'industrializzazione delle soluzioni analitiche, assicurando la riproducibilità, l'affidabilità e l'integrazione dei modelli nei sistemi informativi. Opera in contesti applicativi complessi delle Pubbliche Amministrazioni, collaborando con i ruoli di prodotto, data engineering, AI engineering e governance per trasformare i dati in insight e modelli utilizzabili nei sistemi informativi.
Competenze
Analisi esplorativa dei dati e comprensione dei dati di dominio
Individuazione di pattern,correlazioni e anomalie
Sviluppo e validazione di modelli statistici e di machine learning
Selezione, valutazione e interpretazione delle feature
Costruzione di modellipredittivi e descrittivi (classificazione, regressione, clustering, forecasting)
Valutazione delle prestazioni e interpretabilità dei modelli
Progettazione e ottimizzazione sperimentale di prompt per LLM, con utilizzo di metriche qualitative e quantitative per la valutazione delle performance
Sviluppo di prompt e strategie di interazione per casi d'uso avanzati, quali RAG,
classificazione, estrazione di informazioni, tool calling e reasoning guidato
Versioning, testinge manutenzione dei prompt in contesti produttivi, con integrazione nei processi di LLMOps
Preparazione, trasformazione e validazione dei dataset a supporto dei modelli analitici
Capacità di operaresu dati provenienti da pipeline e piattaforme dati strutturate (datalake, data warehouse, data platform)
Utilizzo di ambientie strumenti per la riproducibilità degli esperimenti e dei modelli(es. gestione del codice, configurazioni, ambienti di esecuzione)
Collaborazione alla messa in eserciziodei modelli (integrazione, monitoraggio delle prestazioni, controllo del degrado nel tempo)
Supporto alla definizione dei casi d'usoanalitici e AI
Definizione e utilizzodi KPI, indicatori e metrichea supporto dei processi decisionali
Utilizzo di strumenti e linguaggi per l'analisi dei dati (es. Python, librerie statistiche e ML)
Visualizzazione dei dati (dataviz) e comunicazione degli insight
Consapevolezza dei temi di bias,fairness, affidabilità e uso appropriato dei dati
Conformità normativa e utilizzo responsabile dei dati (GDPR, AI Act; sicurezza informatica)
Saranno considerati requisiti preferenziali:
Laurea triennale o magistrale in ambito tecnicoscientifico (Per i titoliconseguiti all'estero è necessario che gli stessisiano riconosciuti equivalenti o equipollenti al corrispondente titolo distudio italiano in base alla vigente normativao che sia stata attivatala procedura voltaad ottenere l'equivalenza o equipollenza)
Certificazioni e/o Masterin coerenza con le competenze di profilo ricercate
Aver già maturatoesperienza in contestidi PA indicando lo specifico ambito e la durata
Aver già maturatoesperienza in contestiICT indicando lo specifico ambito e la durata È richiesta inoltre la conoscenza della lingua inglese.
Saranno valutate le seguenti competenze di tipo trasversale: capacità di pianificazione e organizzazione, decisione e assunzione di responsabilità, analisie soluzione dei problemi, doti relazionali e di comunicazione, teamworking, propensione all'apprendimento, alla ricerca e innovazione
È richiesto di indicare un solo Profilo qualificato tra quelli indicati in coerenza con il proprio percorso professionale attuale e desiderato, fermo restando che l'attribuzione finale del profilo verrà definito dalla Commissione di selezione.
Questo è un estratto dell'avviso di selezione. Per leggere l'intero avviso e per le modalità di candidatura cliccare qui: nella sezione \"Lavora con noi\")
Scadenza entro e non oltre il 09 /03/2026.