Perché entrare in Devoteam Devoteam è un gruppo internazionale specializzato nella trasformazione tecnologica e nell’AI-driven Tech Consulting. Entrare in Devoteam significa lavorare su iniziative nelle quali l’AI non viene considerata una sperimentazione isolata, ma una leva per trasformare processi, decisioni e modalità operative. Avrai l’opportunità di:
lavorare direttamente con clienti enterprise su problemi concreti;
combinare competenze di AI, cloud, dati, sviluppo e process transformation;
collaborare con team multidisciplinari e internazionali;
confrontarti con processi e settori differenti;
sviluppare competenze al confine tra tecnologia e business;
contribuire alla costruzione e industrializzazione della practice AI Forward Deployed Engineering;
partecipare a progetti nei quali velocità di esecuzione, adozione e impatto misurabile rappresentano i principali criteri di successo.
Non cerchiamo una persona che conosca già ogni modello, piattaforma o tecnologia. Cerchiamo solide competenze tecniche, capacità di comprendere i processi, attenzione alle persone e una forte volontà di portare le soluzioni fino al risultato. Cerchiamo qualcuno che non si fermi alla domanda “Il modello funziona?”, ma che voglia rispondere alla domanda più importante: “Questa soluzione è entrata realmente nel processo e sta generando valore?
Chi cerchiamo
Per rafforzare il team AI di Devoteam Italia, cerchiamo un AI Forward Deployed Engineer con solide basi tecnologiche, forte orientamento al business e la capacità di trasformare opportunità di Intelligenza Artificiale in workflow realmente utilizzati e capaci di generare risultati misurabili. La persona opererà direttamente nei contesti organizzativi dei clienti, lavorando a stretto contatto con utenti, responsabili di processo, stakeholder di business e team tecnologici. Cerchiamo una figura con indicativamente 3-6 anni di esperienza, curiosa, pragmatica e orientata all’execution, capace di muoversi con efficacia tra analisi dei processi, progettazione delle soluzioni, sviluppo rapido, adozione degli utenti e misurazione dell’impatto. Non cerchiamo soltanto un esperto di modelli o un professionista che realizzi dimostrazioni tecnologiche. Cerchiamo una persona che sappia portare l’AI fuori dal laboratorio, integrarla nei processi reali e accompagnarla fino all’adozione operativa. La sua missione sarà ridurre la distanza tra il potenziale dell’AI e il valore concretamente prodotto per il cliente.
La sfida
Molte organizzazioni hanno già sperimentato soluzioni di Intelligenza Artificiale, ma faticano a trasformarle in risultati operativi. Un prototipo tecnicamente valido non diventa automaticamente un workflow adottato in produzione. Per riuscirci è necessario comprendere il processo end-to-end, integrare sistemi e dati, coinvolgere gli utenti, gestire rischi e governance e misurare nel tempo il valore generato. L’AI Forward Deployed Engineer nasce per colmare questo divario. Il suo successo non sarà misurato dal numero di demo, workshop o prototipi realizzati, ma dal numero di workflow AI che raggiungono un’adozione reale e producono un impatto di business misurabile.
Cosa farai
Osserverai i processi reali dei clienti, lavorando direttamente con gli utenti per comprenderne attività, esigenze e modalità operative.
Analizzerai i processi end-to-end e identificherai frizioni, attività manuali, inefficienze e opportunità ad alto valore.
Selezionerai e prioritizzerai i casi d’uso AI sulla base del valore atteso, della fattibilità e della disponibilità delle informazioni necessarie.
Progetterai workflow AI integrati nei processi e nei sistemi esistenti, evitando soluzioni isolate difficili da adottare.
Costruirai rapidamente soluzioni iniziali focalizzate sul minimo workflow capace di generare valore.
Porterai le soluzioni in produzione e le testerai con utenti reali.
Collaborerai con team di data engineering, cloud, software development, security, compliance e process transformation.
Integrerai modelli di AI generativa, servizi cloud, dati aziendali, API, applicazioni e strumenti di automazione.
Definirai insieme al cliente il livello di autonomia più appropriato per ogni workflow, mantenendo il controllo umano dove necessario.
Misurerai qualità tecnica, performance operativa, adozione degli utenti e impatto sul business.
Analizzerai errori, eccezioni e feedback per migliorare progressivamente le soluzioni.
Supporterai gli utenti durante il rilascio, raccogliendo le loro osservazioni e facilitando l’adozione delle nuove modalità operative.
Contribuirai alla costruzione di soluzioni riutilizzabili, scalabili e coerenti con i requisiti di governance del cliente.
Documenterai decisioni, dipendenze, metriche, rischi e criteri di successo.
Il tuo metodo di lavoro Il tuo lavoro seguirà un ciclo operativo continuo:
Osservare: Comprendere i processi reali e le attività degli utenti.
Selezionare: Individuare le opportunità con il migliore equilibrio tra valore e fattibilità.
Costruire: Realizzare rapidamente il workflow AI minimo capace di produrre un beneficio concreto.
Dispiegare: Portare la soluzione in produzione e inserirla nel lavoro quotidiano.
Misurare: Valutare adozione, performance e impatto attraverso metriche condivise.
Iterare: Migliorare la soluzione sulla base di dati, errori osservati e feedback degli utenti.
Il metodo riflette il ciclo operativo descritto nell’eBook: osservare i processi, selezionare le opportunità, costruire workflow minimi, dispiegarli con utenti reali, misurarne i risultati e iterare continuamente.
Su quali processi lavorerai
Potrai contribuire alla trasformazione di processi caratterizzati da elevata intensità manuale, complessità decisionale, frammentazione delle informazioni o necessità di risposte rapide. Tra gli ambiti di possibile intervento:
gestione e classificazione delle richieste operative;
estrazione e trattamento intelligente dei documenti;
predisposizione di report e sintesi operative;
ricerca e accesso alla conoscenza aziendale;
supporto decisionale contestuale;
gestione delle interazioni con clienti e partner;
preparazione di comunicazioni e risposte;
orchestrazione di attività tra applicazioni e funzioni diverse;
automazione di workflow complessi;
analisi delle anomalie e supporto alla gestione delle eccezioni.
L’obiettivo non sarà applicare l’AI indistintamente a ogni processo, ma concentrarsi sui contesti nei quali volume, complessità, attività manuali e frammentazione delle informazioni rendono più rilevante il potenziale impatto.
Il profilo che cerchiamo
Hai maturato indicativamente da 3 a 6 anni di esperienza in progetti AI, data, software engineering, automazione o trasformazione digitale.
Hai esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni tecnologiche utilizzate in contesti aziendali reali.
Conosci i principi e le applicazioni dell’AI generativa, dei Large Language Model e delle architetture AI moderne.
Hai familiarità con Python e con lo sviluppo o l’integrazione di servizi tramite API.
Sai lavorare con dati strutturati e non strutturati.
Comprendi i principi delle architetture cloud, dell’integrazione applicativa e dell’automazione dei workflow.
Sai analizzare un processo aziendale, individuare le frizioni operative e tradurle in requisiti di soluzione.
Sei in grado di costruire rapidamente prototipi, ma comprendi anche cosa sia necessario per portarli in produzione.
Sai dialogare con interlocutori tecnici e di business, adattando linguaggio e livello di dettaglio.
Hai una buona capacità di strutturare problemi complessi e procedere attraverso iterazioni rapide.
Sei orientato ai risultati e misuri il successo sulla base dell’utilizzo e del valore generato, non soltanto della qualità tecnica.
Sei disponibile a lavorare a stretto contatto con i clienti e, quando necessario, direttamente presso le loro sedi.
Conosci molto bene la lingua italiana e hai una buona conoscenza dell’inglese, necessaria per collaborare con team internazionali.
Cosa farà la differenza
Valuteremo con particolare interesse esperienze relative a:
sviluppo di applicazioni basate su Large Language Model;
Retrieval-Augmented Generation e ricerca semantica;
AI agentica e orchestrazione di strumenti;
prompt engineering e valutazione delle risposte dei modelli;
document intelligence;
workflow automation e piattaforme low-code;
integrazione tra AI, CRM, ERP e sistemi enterprise;
MLOps, LLMOps e monitoraggio delle soluzioni AI;
process mining e analisi dei processi;
cloud AI services;
sicurezza, privacy e compliance applicate all’AI;
human-in-the-loop e progettazione di livelli progressivi di autonomia;
change management e adozione delle soluzioni digitali.
Sarà inoltre apprezzata la capacità di trasformare i requisiti in indicatori misurabili, collegando le performance tecniche della soluzione ai KPI operativi e di business
Come misureremo il successo Il successo nel ruolo sarà valutato attraverso indicatori quali:
tempo necessario per portare un workflow AI dall’identificazione dell’opportunità all’utilizzo in produzione;
numero di workflow effettivamente adottati dagli utenti;
frequenza e qualità di utilizzo delle soluzioni;
Una metrica centrale sarà il Time to Adopted AI Workflow, ovvero il tempo necessario per trasformare un’opportunità in un workflow AI realmente operativo, utilizzato da utenti reali e capace di generare valore misurabile.
Governance, sicurezza e responsabilità Progetterai soluzioni AI che rispettino i requisiti di sicurezza, privacy, tracciabilità e compliance del cliente. Lavorerai secondo un modello di autonomia progressiva: l’AI potrà inizialmente informare o raccomandare, per poi supportare la preparazione delle decisioni ed eventualmente eseguire attività entro limiti chiaramente definiti. Il livello di autonomia crescerà soltanto quando affidabilità, qualità e controllo saranno stati dimostrati attraverso evidenze operative. Contribuirai inoltre a garantire:
tracciabilità delle decisioni supportate dall’AI;
protezione dei dati personali e sensibili;
chiarezza sulla provenienza delle informazioni;
gestione dei rischi e delle eccezioni;
definizione delle responsabilità;
coinvolgimento degli utenti nella progettazione e nell’evoluzione dei workflow.
riduzione dei tempi di processo;
riduzione delle attività manuali e degli errori;
miglioramento della qualità e della coerenza degli output;
affidabilità e disponibilità delle soluzioni;
soddisfazione degli utenti;
impatto sui KPI operativi e di business.
United States
Italy
Germany