AI/ML Technical Architect Lead

Questa è una posizione di leadership tecnica senior e pratica focalizzata sulla trasformazione delle capacità avanzate di intelligenza artificiale e machine learning in soluzioni sicure, scalabili e pronte per la produzione. Sarai responsabile della definizione della strategia e dell'architettura AI/ML, contribuendo direttamente allo sviluppo, distribuzione, integrazione e operazionalizzazione dei modelli.

Il ruolo combina architettura delle soluzioni, ingegneria del software, MLOps, cybersecurity e pratiche di AI responsabile. Lavorerai su iniziative complesse di supporto alle decisioni, automazione e analisi predittiva in ambienti altamente regolamentati. Guiderai team interfunzionali, consiglierai i principali stakeholder e aiuterai a trasformare prototipi innovativi in sistemi operativi affidabili.

Le responsabilità includono:

• Guidare la strategia AI/ML, l'architettura delle soluzioni, l'implementazione tecnica e le iniziative di modernizzazione attraverso programmi complessi.
• Progettare, sviluppare, integrare e distribuire modelli AI/ML scalabili e sistemi intelligenti a supporto del processo decisionale, dell'automazione, della produttività e della prontezza operativa.
• Fornire leadership tecnica pratica durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo AI/ML, dall'esperimentazione e prototipazione fino alla distribuzione in produzione e all'ottimizzazione continua.
• Supervisionare pipeline di ingegneria dei dati, processi MLOps, gestione del ciclo di vita dei modelli, validazione, monitoraggio, spiegabilità e mitigazione dei bias.
• Integrare le capacità AI/ML in ambienti aziendali e riservati sicuri, incorporando requisiti di cybersecurity, governance dei dati, AI etica e conformità nei flussi di lavoro di sviluppo.
• Supportare le attività di gestione del rischio di sicurezza, comprese valutazioni delle minacce, documentazione di autorizzazione, gestione della configurazione, documentazione di risposta agli incidenti, audit e revisioni di governance.
• Assicurarsi che le soluzioni AI/ML siano allineate con i quadri di gestione del rischio e cybersecurity applicabili e mantenere la conformità continua.
• Collaborare con team di sicurezza, proprietari aziendali, stakeholder tecnici e leadership di programma per fornire soluzioni AI sicure ed efficaci.
• Consigliare la leadership su tecnologie emergenti di AI, applicazioni pratiche per missioni, opportunità di modernizzazione e pratiche di AI responsabile.
• Mentorare ingegneri junior e fornire guida tecnica a team multidisciplinari.

Requisiti:

• Laurea in Informatica, Ingegneria, Data Science, Matematica o disciplina tecnica correlata; preferibile un Master o PhD.
• Oltre 10 anni di esperienza progressiva in AI/ML, data science, ingegneria del software, analisi avanzate o campo strettamente correlato, inclusa una sostanziale esperienza pratica con tecnologie AI moderne.
• Almeno 5 anni di esperienza pratica nella progettazione, sviluppo e distribuzione di soluzioni AI/ML in ambienti di produzione, inclusa esperienza con pratiche MLOps.
• Competenze di programmazione solide in Python, R, Java o linguaggi comparabili.
• Conoscenza approfondita dei framework di machine learning come TensorFlow o PyTorch, idealmente con esperienza di implementazione utilizzando AWS SageMaker.
• Esperienza nell'integrazione di soluzioni AI/ML in ambienti aziendali sicuri e nel rispetto dei requisiti di cybersecurity, governance dei dati, normativi e di conformità.
• Esperienza pratica nella costruzione di prodotti AI o prototipi funzionali utilizzando tecnologie di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e AI agentic.
• Esperienza con piattaforme cloud, preferibilmente AWS, con esperienza anche in Azure o Google Cloud considerata.
• Familiarità con servizi AI come AWS Bedrock, Azure AI Foundry o Google Vertex AI.
• Esperienza nell'implementazione di soluzioni AI in ambienti sicuri, riservati, regolamentati o altamente governati.
• Capacità di ottenere la clearance di Public Trust e soddisfare i requisiti di idoneità di background applicabili.
• Deve aver vissuto negli Stati Uniti per almeno 3 degli ultimi 5 anni.
• Preferibile esperienza con soluzioni Salesforce su scala aziendale, in particolare implementazioni Agentforce.
• Familiarità con governance AI, AI responsabile, programmi di modernizzazione e iniziative di trasformazione aziendale è vantaggiosa.
• Esperienza nel supporto ad agenzie federali statunitensi, in particolare organizzazioni sanitarie o del settore pubblico, è preferita.
• Esperienza con AWS GovCloud, Azure Government, architetture Zero Trust o ambienti cloud sicuri comparabili è un forte vantaggio.
• Forti capacità di comunicazione, gestione degli stakeholder, problem-solving, mentoring e leadership tecnica.

Benefici:

• Stipendio stimato tra $204,000 e $276,000, con compenso effettivo determinato da esperienza, posizione geografica e considerazioni contrattuali applicabili.
• Opzioni di piano medico completo, inclusi piani con conti di risparmio sanitario.
• Opzioni di assicurazione dentale e visiva.
• Piano 401(k) con corrispondenza aziendale e opzioni di contribuzione pre-tassata e post-tassata.
• Tempo libero retribuito, inclusi ferie, malattia, personale, festività, congedo parentale, militare, lutto e congedo per giuria.
• Tipicamente 15 giorni di congedo retribuito all'anno per ferie, affari personali e malattia, più 10 festività retribuite.
• Congedo familiare retribuito fino a 160 ore in un periodo di 12 mesi per dipendenti idonei.
• Copertura per disabilità a breve e lungo termine, assicurazione sulla vita, copertura per morte accidentale e mutilazione e altre opzioni assicurative.
• Disposizioni di lavoro flessibili progettate per supportare l'equilibrio tra vita lavorativa e privata.
• Risorse per lo sviluppo della carriera, inclusi pianificazione della carriera e opportunità di apprendimento potenziate dall'AI.
• Supporto per la mobilità interna per aiutare i dipendenti a perseguire obiettivi di carriera a lungo termine.
• Opportunità di lavorare con tecnologie avanzate di AI, cloud, cybersecurity e software su iniziative complesse e ad alto impatto.
• Ambiente collaborativo con opportunità di mentoraggio e influenza sulla strategia tecnica.
• Orario di lavoro a tempo pieno di 40 ore settimanali, con viaggi limitati a meno del 10%.