Quantum Machines sviluppa tecnologie per il calcolo quantistico pratico, concentrandosi sui sistemi di controllo che aiutano ricercatori e ingegneri a utilizzare hardware quantistico avanzato. La sua Quantum Orchestration Platform riunisce gli strumenti necessari per programmare, gestire e ottimizzare gli esperimenti quantistici, supportando il lavoro dallo sviluppo dei sistemi fino all’implementazione. Il team di scienziati e ingegneri quantistici dell’azienda lavora a un’infrastruttura pensata per portare le tecnologie quantistiche dagli ambienti di ricerca alle applicazioni concrete.
Costruttore di soluzioni IA per il CTO (da remoto, Israele)
Costruisci agenti IA, automazioni, applicazioni interne e sistemi di gestione della conoscenza per Quantum Machines. Promuovi l’adozione in tutta l’organizzazione CTO e sviluppa contenuti tecnici rivolti ai clienti.
Descrizione
- Costruire e distribuire applicazioni IA, agenti, competenze personalizzate, flussi di lavoro automatizzati e strumenti interni
- Progettare l’architettura, sviluppare, distribuire e mantenere soluzioni IA in ambienti gestiti da IT e DevOps
- Scegliere gli strumenti appropriati e creare un sistema governato e facilmente consultabile per la gestione della conoscenza interna e dei contenuti rivolti ai clienti
- Creare percorsi tecnici di onboarding su misura per l’organizzazione CTO
- Individuare e dare priorità alle opportunità di IA di valore in Customer Success, Supporto, Prodotto e nell’intera organizzazione CTO
- Integrare sistemi aziendali, data warehouse, API e database vettoriali per consentire recupero e automazione affidabili
- Applicare controllo delle versioni, convalida degli output, gestione degli errori e monitoraggio a prompt, competenze e flussi di lavoro multiagente
- Monitorare l’adozione e i risultati, guidare l’abilitazione, documentare indicazioni pratiche ed espandere l’utilizzo
- Definire le esigenze tecniche e di hosting in collaborazione con IT e DevOps
- Distribuire soluzioni in linea con i requisiti aziendali di sicurezza e governance dei dati, contribuendo a definire standard pratici per l’IA
- Collaborare con il responsabile AI di Marketing per condividere componenti riutilizzabili ed evitare attività duplicate
Requisiti
- Assumersi la responsabilità di sfide greenfield, individuare gli attriti, mettere in discussione le richieste di scarso valore e fornire soluzioni pratiche
- Comprendere l’architettura dei sistemi, i flussi di dati e la sicurezza, valutando al contempo l’impatto operativo
- Lavorare concretamente con modelli IA emergenti, SDK, database vettoriali e framework per agenti
- Trasformare flussi di lavoro non tecnici in soluzioni utili e comunicare i requisiti a IT e Sicurezza
- Organizzare conoscenze specialistiche complesse in sistemi strutturati e utilizzabili
- Avere almeno tre anni di esperienza pratica nell’ingegneria del software, delle applicazioni o dei dati, realizzando strumenti per la produzione
- Dimostrare solide competenze in Python e/o TypeScript/JavaScript, inclusa la lettura, il debugging e l’audit del codice
- Avere esperienza pratica nello sviluppo con LLM, inclusi progettazione di prompt e contesto, agenti o flussi di lavoro agentici e integrazione di modelli tramite API
- Comprendere SQL, modellazione dei dati, API REST e webhook
- Avere esperienza con un data warehouse come Snowflake
- Comunicare i requisiti di infrastruttura e sicurezza a IT e DevOps e sviluppare in sicurezza nel rispetto delle linee guida stabilite
- Conoscere fluentemente l’inglese scritto e parlato
- L’esperienza con RAG, sistemi di recupero, database vettoriali come Pinecone, Qdrant o Chroma, o framework per agenti come LangChain, LlamaIndex o CrewAI costituisce un vantaggio
- L’esperienza con piattaforme di knowledge base e documentazione come Confluence, Guru o Document360 costituisce un vantaggio
- L’esperienza con Salesforce, Jira, Slack, Microsoft 365 o piattaforme di automazione come Workato, n8n o Make costituisce un vantaggio
- Una laurea o formazione accademica in Informatica o Ingegneria del software costituisce un vantaggio
- L’esperienza in un’azienda B2B di deep tech, hardware o strumentazione scientifica costituisce un vantaggio
Benefit
- L’annuncio non specifica benefit, vantaggi o compensi aggiuntivi.