Modello di lavoro ibrido (3 giorni in sede e 2 da casa) Per notevole 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
* Disegno dell’architettura applicativa per use case RAG/Agents: flussi conversazionali, knowledge retrieval, tool use, policy e guardrail.
* Implementazione e configurazione di componenti su OpenShift AI (deploy, runtime, scaling, config), in collaborazione con DevOps.
* Orchestrazione workflow e integrazioni con sistemi aziendali tramite n8n (API, webhooks, connettori, gestione errori, retry, idempotenza).
* Implementazione di Vector Search con MongoDB Vector Search: ingestion, indicizzazione, metadata filtering, strategie di retrieval e tuning performance.
* Supporto al ciclo di vita: ambienti dev/test/prod, release, hotfix, supporto. 2) RAG engineering (qualità e performance)
* Progettazione pipeline di ingestion/KB: normalizzazione documenti, chunking, embedding, versioning e refresh.
* Definizione e tuning dei parametri di retrieval (k, threshold, reranking se previsto, filtri su metadata).
* Definizione di metriche e criteri di qualità: groundedness, precision/recall retrieval, risposta corretta vs allucinazione, coverage KB, latency.
* Progettazione agenti: tool selection, planning,



multi-step execution, gestione stato e contesto.
* Implementazione di pattern per agenti MCP-compliant (contratti, versioning, test, compatibilità, fallback).
* Hardening: timeouts, rate limit, policy di sicurezza, error handling e circuit breaker. 4) Observability, evaluation e miglioramento continuo
* Implementazione osservabilità e tracing con Langfuse (o equivalenti): prompt/versioning, session tracking, feedback loop, monitoring.
* Definizione di test suite e evaluation (golden set, regression test, analisi drift contenuti/risposte).
* Analisi log e telemetria per migliorare qualità e ridurre costi/latency. 5) Sicurezza, compliance e Hybrid AI
* Progettazione di soluzioni AI ibride on prem/on cloud: scelte su dove risiedono KB/dati, dove gira l’inferenza, dove risiede l’osservabilità/eval.
* Gestione aspetti security-by-design: access control su KB, segreti, cifratura, audit log, data masking/redaction.
* Collaborazione con Security/Compliance su vincoli di data residency e controlli. Competenze richieste (must have)
* Esperienza pratica (2–5+ anni indicativi) 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. #J-18808-Ljbffr

📌 AI Solution Expert (Roma)
🏢 Eligo Group of Companies
📍 Roma