AI Engineer/ Solution Architect

ppAlkemy Group supporta le aziende nell’innovare la relazione con i propri clienti attraverso dati, tecnologia, AI, media, design e creatività, dando vita a esperienze che superano i confini tra fisico e digitale. /p pAlkemy Group si articola in tre aree di eccellenza: /p ul lib(Alkemy) Data.Tech.AI /b, specializzata nell’evoluzione di modelli di business potenziati dalla tecnologia e abilitati dall’AI /li lib(Alkemy) Retail Tech /b, focalizzata su software e tecnologia per il mondo Retail /li lib(Alkemy)+ /b, che integra creatività, comunicazione, design, media e commerce /li /ul pA queste si affianca bAlkemy Nova /b, la practice che valorizza trasversalmente l’intero ecosistema, con un focus sull’evoluzione dei modelli di customer engagement e loyalty. /p pIl Gruppo nasce con il supporto di FSI – il principale fondo europeo di investimento dedicato alla crescita di imprese italiane – dall’unione di realtà leader nei rispettivi ambiti: Alkemy, COSMIC, Konvergence, Retex e Tier 1. /p pCon sede a Milano, oltre 2.000 professionisti e una presenza consolidata in Italia e Spagna, Alkemy Group supporta un portfolio di oltre 1.000 clienti in diversi mercati: Financial Services, Utility, Retail, Fashion Luxury, Healthcare, Industrial, Telco, Sport Media. /p pCerchiamo un bAI Engineer / Solution Architect /b che progetti e porti in produzione soluzioni di Generative AI e applicazioni data-driven end-to-end: dall’architettura all’API, dal prototipo al deployment su cloud. /p pNon cerchiamo chi si ferma alla demo. Cerchiamo chi disegna la soluzione, la scrive in Python, la espone via API, la containerizza, la mette in CI/CD e la fa girare in modo affidabile su AWS – restando interlocutore credibile per il cliente e per il team /p ul liProgettare architetture di soluzioni GenAI: integrazione con LLM di terze parti via API, pattern RAG, orchestrazione dei flussi e scelta dei componenti. /li liSviluppare in Python servizi e backend applicativi (FastAPI, Flask, Django) documentati secondo standard OpenAPI/Swagger. /li liPortare le soluzioni in produzione: containerizzazione con Docker, pipeline CI/CD, deployment e gestione dell’ambiente su AWS. /li liCostruire e mantenere data pipeline affidabili, con orchestrazione dei workflow e monitoraggio dei sistemi dati. /li liDefinire e curare il prompting e le strategie di retrieval, valutando qualità, costi e latenza delle soluzioni. /li liValutare e introdurre strumenti LLM open (vLLM, Ollama e simili) quando il contesto richiede modelli self-hosted. /li liLavorare a stretto contatto con data scientist, data engineer e referenti di business, presidiando le attività su ClickUp / Jira / Confluence. /li liConfrontarsi direttamente con il cliente e con team multidisciplinari. /li liAlmeno 2 – 3 anni di esperienza /li liPython: solida esperienza di sviluppo su progetti reali, non solo notebook. /li liIntegrazione LLM via API: utilizzo di modelli di terze parti all’interno di applicazioni in produzione. /li liPrompting: progettazione, test e iterazione sistematica dei prompt. /li liRetrieval-Augmented Generation (RAG): disegno e implementazione di architetture di retrieval. /li liAPI development: progettazione ed esposizione di API, con documentazione OpenAPI / Swagger. /li liDocker e CI/CD: containerizzazione e pipeline automatizzate (GitHub Actions, Jenkins, CircleCI o equivalenti). /li liDeployment e messa in produzione: responsabilità diretta sul rilascio, non solo sullo sviluppo. /li liAWS: setup e gestione dei servizi tramite AWS Console. /li liStrumenti di project management: ClickUp, Jira, Confluence /li liBuon inglese tecnico, scritto e parlato. /li liSviluppo di data pipeline e orchestrazione dei workflow (Airflow). /li liStrumenti LLM open source: vLLM, Ollama e simili. /li liData Build Tool (dbt) per la trasformazione dei dati. /li liQuerying di database e ottimizzazione delle interrogazioni. /li liGit e pratiche di versionamento collaborativo. /li liData collection, data transformation e monitoraggio dei sistemi dati. /li liMachine learning: modelli ad alberi, Random Forest, boosting e relativo deployment. /li /ul pbSede di lavoro: /b Milano /p pbAnni di esperienza: /b 2 – 3 anni /p pIn Alkemy ci impegniamo costantemente nel creare le migliori condizioni affinché tutte le nostre persone sentano di poter esprimere al meglio il proprio valore ed il proprio talento - e possano sentire Alkemy come casa propria - indipendentemente da genere, età, nazionalità, orientamento sessuale e religioso. /p pSiamo da sempre profondamente convinti che un ambiente di lavoro inclusivo che valorizzi tutte le diversità sia non solo un imperativo valoriale, ma un fattore critico di successo per il nostro business. Aggreghiamo sotto lo stesso tetto persone con professionalità e background molto diversi e da sempre promuoviamo una cultura di condivisione e crescita continua. /p pEccellenza, Passione, Integrità e Concretezza sono i valori fondanti di Alkemy, che tutti noi condividiamo e che ci guidano nel realizzare la nostra mission. /p pI valori Alkemy definiscono la nostra identità e sono alla base della nostra cultura organizzativa, indirizzano i nostri comportamenti nei confronti di tutte le nostre persone e dei nostri clienti, costruendo evolutivamente il nostro approccio al business. /p pIn conformità alle disposizioni del D.Lgs. 96/2026 in materia di trasparenza retributiva, la RAL prevista per la posizione è compresa tra € 30.000 e € 40.000, determinata sulla base di criteri oggettivi e neutri rispetto al genere e in relazione al livello della posizione e al CCNL applicato. /p pLa definizione del compenso specifico, inclusi eventuali elementi variabili (come MBO) o benefit accessori, dipenderà dalla valutazione del profilo rispetto ai requisiti della posizione. /p pI profili ritenuti in linea verranno contattati entro 20 giorni. Non saranno valutate candidature sprovviste di cv completo allegato. I dati dei candidati verranno trattati ai sensi dell’Informativa Privacy sempre consultabile sul nostro sito alkemy.com. /p /p #J-18808-Ljbffr