Material unisce scienze comportamentali, dati, design e tecnologia per aiutare i brand globali a migliorare l’esperienza dei clienti. Le sue attività spaziano dal feedback dei clienti alla modernizzazione dei dati, dal design del brand all’ingegneria cloud, con un approccio sistemico che collega gli insight dei clienti alla trasformazione digitale. L’azienda opera nei settori del marketing, della consulenza e del SaaS, con team che sviluppano strategie e tecnologie incentrate sui clienti.
Architetto senior di IA e ingegnere del contesto
Progettare piattaforme governate di agenti IA, pratiche di ingegneria del contesto e architetture aziendali per la società globale di consulenza sulla crescita dei brand Material. Sviluppare acceleratori IA riutilizzabili e sistemi di governance.
Descrizione
- Progettare e mantenere architetture di server MCP per conoscenza e memoria, bridge verso le API della piattaforma e agenti attivati da eventi o webhook.
- Creare skill riutilizzabili per gli agenti, prompt di sistema, rubriche di valutazione e configurazioni di harness per tipologie di agenti governate.
- Redigere e pubblicare materiali di governance aziendale, tra cui registri delle decisioni architetturali, checklist per le revisioni di sicurezza, modelli di governance a livelli e modelli per le revisioni architetturali.
- Realizzare un livello aziendale di ingegneria del contesto con standard e modelli per i file di contesto dei repository e schemi di ingegneria degli harness.
- Guidare la realizzazione di un progetto pilota per una piattaforma interna governata di agenti, comprendente tipologie di agenti, sessioni governate, accesso agli strumenti circoscritto e convalida delle tracce di audit.
- Mantenere una mappa delle soluzioni acceleratrici che includa schemi di toolkit riutilizzabili, lacune nelle capacità e specifiche degli acceleratori.
- Contribuire alla definizione dell’ambito del grafo della conoscenza aziendale tramite la progettazione di ontologie, l’architettura di base del catalogo dati e la governance degli schemi.
- Sviluppare standard SDLC e materiali sul modello operativo di ingegneria, inclusi criteri di qualità, standard per pull request e revisioni, modelli di Definition of Done e Definition of Ready e controlli CI/CD.
- Preparare materiali per la leadership dell’architettura aziendale, tra cui mappe della maturità delle capacità, dashboard sulla domanda tecnologica e sui flussi decisionali, mappe di applicazioni e strumenti, mappe delle integrazioni e schede di valutazione della preparazione all’IA.
- Agire da principale referente tecnico tra l’architettura aziendale e i team delle linee di servizio, traducendo l’indirizzo architetturale strategico in indicazioni pratiche per l’ingegneria.
Requisiti
- Almeno otto anni di esperienza in ruoli di architettura software, delle soluzioni o aziendale.
- Esperienza comprovata nella progettazione e realizzazione di sistemi integrati con IA o LLM, incluse architetture di agenti, prompt engineering, pipeline RAG e schemi di utilizzo degli strumenti.
- Solida conoscenza dell’ingegneria del contesto, compresi progettazione strutturata dei prompt, redazione di prompt di sistema, ottimizzazione del recupero delle conoscenze e gestione della finestra di contesto.
- Esperienza con almeno due tra MCP, LangChain o LangGraph, Claude API, OpenAI API o framework comparabili di orchestrazione LLM.
- Padronanza di Python e TypeScript o Node.js; la conoscenza di altri linguaggi di programmazione costituisce un vantaggio.
- Esperienza nella redazione di materiali di governance, tra cui registri delle decisioni architetturali, standard architetturali, documentazione SDLC e framework per le revisioni di sicurezza.
- Esperienza con prodotti Atlassian come Confluence e Jira, Azure, GitHub e Salesforce.
- Ottime capacità di scrittura tecnica, inclusa la preparazione di documenti architetturali e specifiche tecniche destinati ai dirigenti.
- È preferibile esperienza pratica con un importante ecosistema di IA agentica.
- È preferibile esperienza in ricerche di mercato, consulenza o analisi e insights.
- È preferibile esperienza nella progettazione di grafi della conoscenza, nella modellazione di ontologie o nelle architetture di dati semantici.
- È preferibile familiarità con piattaforme di memoria istituzionale e gestione della conoscenza, in particolare strumenti interni per sviluppatori che forniscono contesto organizzativo agli agenti IA.
- È preferibile esperienza con framework di governance aziendale come TOGAF, Zachman o modelli personalizzati a livelli.
Benefit
- Opportunità di apprendere e sviluppare competenze.
- Collaborazione con colleghi di talento in tutta l’azienda e nel mondo.
- Contributo a offerte di mercato avanzate e pratiche globali.
- Creazione di esperienze e nuovo valore con attenzione ai risultati e all’impatto.