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:
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da inserirecon i Profili Professionali di:
I candidati devono averematurato un’esperienza di almeno3 anni rispetto ai Profili ricercati.
La descrizione del profilo e le principali competenze richieste 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 approccio orientato all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale come strumento abilitante per generare valore e innovazione.
La figura può essere inserita in due ambiti distinti, in funzione del specifico contesto tecnologico:
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.
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 prodotti e servizi digitali di AI e Data Analytics alle strategie del Sistema Informativo e di Business
Analisi dei bisogni dei stakeholder e valutazione del valore generato dai prodotti basati su dati e AI
Sviluppo del Business Plan e pianificazione di prodotti e servizi digitali data-driven, includendo modelli di diffusione, sostenibilità ed evoluzione nel tempo
Ideazione, definizione e governo della visione di prodotto, dell value 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 aspetti contrattuali 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, inclusa la valorizzazione come asset riusabili e la misurazione dell’impatto e del valore generato
Innovazione metodologica e tecnologica in ambito AI, Data Science e Advanced Analytics
Principali paradigmi, modelli e casi d’uso di AI/Data (es. LLM, NLP, RAG, classificazione
Architetture IT, Applicative e dei dati, data platform, sistemi di integrazione e cloud computing per soluzioni AI
Processi di sviluppo e rilascio di soluzioni di AI e Data Analytics, inclusi MLOps e LLMOps
Processi di sviluppo software, agile development e utilizzo di strumenti DevOps e 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 aspetti di Information & Data Security applicati a soluzioni di AI e Data Analytics, inclusa la protezione dei dati, la sicurezza applicativa e infrastrutturale
Conoscenza della normativa e dei sistemi di gestione rilevanti per i prodotti digitali, inclusi
D.Lgs. 231/2001, L. 190/2012, privacy, diritti d’autore 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 supporto dei processi di product management, architettura e governance.
Competenze
Progettazione e sviluppo di soluzioni AI/Data (ML, Deep Learning, LLM, NLP, RAG, classificazione, forecasting)
Progettazione di architetture applicative e dati per sistemi AI (on-premise, cloud e ambienti ibridi)
Integrazione di modelli AI in applicazioni e servizi software
Gestione del ciclo di vita dei modelli, delle pipeline AI e degli agenti (MLOps / LLMOps), inclusi versioning, rilascio e rollback
Progettazione e ottimizzazione di prompt (Prompt Engineering) 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 gestione operativa delle soluzioni AI 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 delle soluzioni AI a supporto della conformità normativa
AI-by-design, sicurezza delle soluzioni, protezione dei dati e mitigazione dei rischi tecnici dei 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 modelli predittivi 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, testing e 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 operare su dati provenienti da pipeline e piattaforme dati strutturate (datalake, data warehouse, data platform)
Utilizzo di ambienti e strumenti per la riproducibilità degli esperimenti e dei modelli (es. gestione del codice, configurazioni, ambienti di esecuzione)
Collaborazione alla messa in esercizio dei modelli (integrazione, monitoraggio delle prestazioni, controllo del degrado nel tempo)
Supporto alla definizione dei casi d’uso analitici e AI
Definizione e utilizzo di KPI, indicatori e metriche a 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)
requisiti preferenziali:
Laurea triennale o magistrale in ambito tecnico-scientifico (Per i titoli conseguiti all’estero è necessario che gli stessi siano riconosciuti equivalenti o equipollenti al corrispondente titolo di studio italiano in base alla vigente normativa che sia stata attivata la procedura volta ad ottenere l’equivalenza o equipollenza)
Certificazioni e/o Master in coerenza con le competenze di profilo ricercate
Avere già maturata esperienza in contestidi PA indicando lo specifico ambito e la durata
Avere già maturata esperienza in contesti ICT 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, analise soluzione dei problemi, doti relazionali e di comunicazione, teamworking, propensione all’apprendimento, alla ricerca e innovazione
È richiesto di indicare un solo Profilo professionale 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. xjrgpwk
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.
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