• Gestione della domanda

Raccogliere, analizzare e dare priorità alle iniziative relative a servizi, progetti e intelligenza artificiale provenienti dal business e dalle parti interessate.

Individuare opportunità di ottimizzazione dei processi tramite intelligenza artificiale, automazione e analisi avanzate.

Garantire l'allineamento tra domanda, budget, architettura delle applicazioni IT e strategia di intelligenza artificiale.

Valutare la fattibilità tecnica ed economica delle soluzioni proposte (inclusi i casi d'uso dell'IA), gestendo i conflitti e le problematiche critiche.

• Valutazione d'impatto

Valutare l'impatto delle modifiche su applicazioni, dati, infrastrutture, modelli di intelligenza artificiale e utenti finali.

Valutare le implicazioni etiche, legali e di conformità delle soluzioni di intelligenza artificiale (ad esempio, privacy dei dati, pregiudizi, interpretabilità).

Garantire la conformità al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) in collaborazione con il Responsabile della protezione dei dati (DPO).

• Collaborazione

Collaborare con i team di infrastruttura cloud IT e di architettura IT per garantire la disponibilità, la scalabilità e le prestazioni delle applicazioni e dei servizi di intelligenza artificiale.

Collaborare con i team di Data & AI per progettare modelli di machine learning, sistemi di supporto e soluzioni di automazione intelligenti.

Collaborare con il team di sicurezza informatica per garantire che le nuove applicazioni e i sistemi di intelligenza artificiale siano conformi ai principi di sicurezza fin dalla progettazione e di intelligenza artificiale responsabile.

Collaborare con l'ufficio acquisti per le operazioni di gara, inclusa la selezione di fornitori e piattaforme di intelligenza artificiale.

• Gestione del progetto

Gestire la progettazione, lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni IT e basate sull'intelligenza artificiale (personalizzate e integrate).

Gestire l'intero ciclo di vita di un progetto di intelligenza artificiale (identificazione dei casi d'uso, preparazione dei dati, sviluppo del modello, implementazione e monitoraggio).

Definire piani di lavoro, risorse, tempistiche e costi, garantendo l'allineamento con metodologie Agile, Waterfall o ibride.

Applicare i framework di governance del progetto e garantire un'adeguata gestione dei rischi, dei problemi e delle parti interessate.

Collaborare con i team di sviluppo e di progetto per definire le specifiche tecniche, inclusa l'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nelle piattaforme esistenti (ad esempio ERP, CRM, Salesforce, ecosistema Microsoft).

• Comunicazione e documentazione

Gestire la comunicazione e la collaborazione tra le parti interessate interne ed esterne, comprese le iniziative di intelligenza artificiale e le roadmap per l'innovazione.

Tradurre le esigenze aziendali in soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e sui dati, garantendo chiarezza sia per un pubblico tecnico che non tecnico.

Bozze di documentazione tecnica, documentazione del modello di intelligenza artificiale e rapporti sullo stato di avanzamento.

Promuovere l'adozione dell'IA e la gestione del cambiamento, compresa la formazione e la sensibilizzazione degli utenti.

• Manutenzione e supporto

Eseguire la manutenzione preventiva e correttiva delle applicazioni IT e delle soluzioni di intelligenza artificiale (monitoraggio dei modelli, riaddestramento, ottimizzazione delle prestazioni).

Fornire supporto di secondo e terzo livello per problematiche relative alle applicazioni e all'intelligenza artificiale.

Garantire la continuità dei servizi IT e di intelligenza artificiale gestendo aspettative, rischi e problematiche critiche.

Aggiornare la documentazione e le procedure operative relative alle applicazioni e ai sistemi di intelligenza artificiale.

• Laurea triennale in Ingegneria informatica o Informatica
• Laurea magistrale
• 3-5 anni di esperienza nella gestione di progetti IT, nell'analisi aziendale o in ruoli simili.
• Comprovata esperienza nella gestione di iniziative di intelligenza artificiale, automazione o basate sui dati.
• Esperienza con piattaforme cloud, come Microsoft Azure AI Services, OpenAI, Copilot o tecnologie simili.
• Familiarità con l'intelligenza artificiale integrata nelle piattaforme aziendali (ad es. CRM, ERP, Salesforce, ecosistema Microsoft 365).
• Solida conoscenza delle applicazioni IT, dell'infrastruttura, dell'architettura e degli ecosistemi di dati/IA.
• Conoscenza del GDPR, degli standard di sicurezza informatica e dei principi di intelligenza artificiale responsabile.
• Esperienza con metodologie Agile/Scrum e framework di governance di progetto. Certificazioni pertinenti (ad es. PMP, ITIL, COBIT) costituiscono un vantaggio.
• Le certificazioni in IA, Cloud o Dati (ad es. Azure AI Engineer, Data Scientist) sono un vantaggio. La certificazione GDPR è un vantaggio.
• La conoscenza fluente dell'inglese e dell'italiano è obbligatoria.