h3Modello di lavoro ibrido (3 giorni in sede e 2 da casa) /h3pPer importante Cliente Finale con sede a Roma siamo alla ricerca di un AI Solution Expert con robusto 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.
/ph3Mission del ruolo /h3ulliTradurre esigenze di business in soluzioni AI end-to-end (design ? implementazione ? rilascio ? miglioramento continuo).
/liliEssere riferimento tecnico per pattern RAG/Agents, integrazioni enterprise, osservabilità e qualità.
/liliContribuire alla standardizzazione (blueprint, componenti riusabili, best practice di sicurezza e compliance).
/li /ulh3Responsabilità principali /h3ulliDisegno dell'architettura applicativa per use case RAG/Agents: flussi conversazionali, knowledge retrieval, tool use, policy e guardrail.
/liliImplementazione e configurazione di componenti su OpenShift AI (deploy, runtime, scaling, config), in collaborazione con DevOps.
/liliOrchestrazione workflow e integrazioni con sistemi aziendali tramite n8n (API, webhooks, connettori, gestione errori, retry, idempotenza).
/liliImplementazione di Vector Search con MongoDB Vector Search: ingestion, indicizzazione, metadata filtering, strategie di retrieval e tuning performance.
/liliSupporto al ciclo di vita: ambienti dev/test/prod, release, hotfix, supporto.
/li /ulh32) RAG engineering (qualità e performance) /h3ulliProgettazione pipeline di ingestion/KB: normalizzazione documenti, chunking, embedding, versioning e refresh.
/liliDefinizione e tuning dei parametri di retrieval (k, threshold, reranking se previsto, filtri su metadata).
/liliDefinizione di metriche e criteri di qualità: groundedness, precision/recall retrieval, risposta corretta vs allucinazione, coverage KB, latency.
/liliProgettazione agenti: tool selection, planning,



multi-step execution, gestione stato e contesto.
/liliImplementazione di pattern per agenti MCP-compliant (contratti, versioning, test, compatibilità, fallback).
/liliHardening: timeouts, rate limit, policy di sicurezza, error handling e circuit breaker.
/li /ulh34) Observability, evaluation e miglioramento continuo /h3ulliImplementazione osservabilità e tracing con Langfuse (o equivalenti): prompt/versioning, session tracking, feedback loop, monitoring.
/liliDefinizione di test suite e evaluation (golden set, regression test, analisi drift contenuti/risposte).
/liliAnalisi log e telemetria per migliorare qualità e ridurre costi/latency.
/li /ulh35) Sicurezza, compliance e Hybrid AI /h3ulliProgettazione di soluzioni AI ibride on prem/on cloud: scelte su dove risiedono KB/dati, dove gira l'inferenza, dove risiede l'osservabilità/eval.
/liliGestione aspetti security-by-design: access control su KB, segreti, cifratura, audit log, data masking/redaction.
/liliCollaborazione con Security/Compliance su vincoli di data residency e controlli.
/li /ulh3Competenze richieste (must have) /h3ulliEsperienza pratica (2–5+ anni indicativi) nello sviluppo di soluzioni AI: chatbot, RAG, agenti, integrazioni.
/liliConoscenza solida di: /liliconcetti RAG (retrieval, embeddings, chunking, KB refresh, valutazione qualità) /liliintegrazioni MCP, API e workflow automation (es. n8n o strumenti analoghi) /liliosservabilità/evaluation per SLM/LLM (tracing, prompt versioning, feedback) /liliFamiliarità con ambienti containerizzati (Kubernetes/OpenShift) e rilascio in contesti on premise.
/liliBuone capacità di analisi e problem solving (debug end-to-end: retrieval ? prompting ? risposta ? logging).
/liliRedazione ed aggiornamento Solution design (high level + dettagli implementativi), blueprint riusabili.
/liliDesign di flussi n8n e integrazioni API con logging e gestione errori.
/liliDashboard/strumentazione Langfuse + set di metriche e test di regressione.
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📌 Ai Solution Expert (Lazio)
🏢 Eligo Group of Companies
📍 Lazio