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Ai solution expert

Latina
Eligo Recruitment
Pubblicato il Pubblicato 10h fa
Descrizione

AI Solution Expert

RAL €45-65K

Modello di lavoro: ibrido (3 giorni in sede e 2 da casa)


Per importante Cliente Finale con sede a Roma siamo alla ricerca di un AI Solution Expert con forte taglio tecnico-funzionale e capacità di disegnare, realizzare e portare in produzione soluzioni AI su stack OpenShift AI, con componenti n8n, Langfuse, MongoDB Vector Search, in contesto on premise e con architetture ibride on prem/on cloud.


Mission del ruolo

* Tradurre esigenze di business in soluzioni AI end-to-end (design → implementazione → rilascio → miglioramento continuo).
* Essere riferimento tecnico per pattern RAG/Agents, integrazioni enterprise, osservabilità e qualità.
* Contribuire alla standardizzazione (blueprint, componenti riusabili, best practice di sicurezza e compliance).

Responsabilità principali

* Solution design & delivery
* RAG engineering (qualità e performance)
* Agents & protocolli MCP
* Observability, evaluation e miglioramento continuo
* Sicurezza, compliance e Hybrid AI


Competenze richieste (must have)

* Esperienza pratica nello sviluppo di soluzioni AI: chatbot, RAG, agenti, integrazioni.
* Conoscenza solida di:
* concetti RAG (retrieval, embeddings, chunking, KB refresh, valutazione qualità)
* integrazioni MCP, API e workflow automation (es. n8n o strumenti analoghi)
* osservabilità/evaluation per SLM/LLM (tracing, prompt versioning, feedback)
* Familiarità con ambienti containerizzati (Kubernetes/OpenShift) e rilascio in contesti on premise.
* Buone capacità di analisi e problem solving (debug end-to-end: retrieval → prompting → risposta → logging).
* Redazione ed aggiornamento Solution design (high level + dettagli implementativi), blueprint riusabili.
* Design di flussi n8n e integrazioni API con logging e gestione errori.
* Dashboard/strumentazione Langfuse + set di metriche e test di regressione.


Soft skills

* Attitudine “solution oriented”: capacità di proporre alternative e trade-off (qualità vs costi vs time-to-market).
* Comunicazione chiara con PM, stakeholder interni ed esterni e team infra/security.
* Approccio metodico a test, osservabilità e documentazione.

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