Ai Solution Expert

Eligo Recruitment · Italia, Italia ·


Descrizione dell'offerta

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.

Candidatura e Ritorno (in fondo)