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INTELLIGENZA ARTIFICIALE (IA)

Data and AI Project Manager

Data e AI Project Manager: coordinamento di progetti analitici complessi in ambienti tecnologici avanzati

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Schede per paese
In breve
Aree chiave
Intelligenza artificiale (IA)
Competenze tecniche
Gestione di progetti Agile e Scrum
Utilizzo di Azure DevOps / Jira / Confluence
Power BI / Tableau per il monitoraggio KPI
Competenze trasversali
Capacità di sintesi e comunicazione verso audience non tecniche
Gestione delle priorità in contesti ad alta ambiguità
Leadership situazionale su team cross-funzionali
Automazione
Media
Difficoltà
Positiva
Tensione del mercato
Media
Mobilità
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Informazioni sulla professione

Il Data and AI Project Manager pianifica, coordina e consegna progetti legati all'analisi dei dati e all'intelligenza artificiale.

Opera in contesti aziendali strutturati, utilizzando strumenti come Jira, Confluence, Azure DevOps e framework Agile/Scrum. Interagisce quotidianamente con data scientist, data engineer, stakeholder di business e team IT.

Definisce roadmap progettuali, gestisce budget e risorse, monitora KPI di avanzamento e traduce requisiti tecnici in linguaggio comprensibile per i decisori aziendali. Supervisiona l'intero ciclo di vita dei modelli AI dalla prototipazione al deployment in produzione.

Competenze

Competenze tecniche

  • Gestione di progetti Agile e Scrum
  • Utilizzo di Azure DevOps / Jira / Confluence
  • Power BI / Tableau per il monitoraggio KPI
  • Fondamentali di Machine Learning e MLOps
  • Architetture cloud su AWS, Azure, GCP
  • Analisi dei dati con SQL e Python base
  • Gestione del rischio e pianificazione di progetto
  • Metodologie di data governance e RGPD

Competenze trasversali

  • Capacità di sintesi e comunicazione verso audience non tecniche
  • Gestione delle priorità in contesti ad alta ambiguità
  • Leadership situazionale su team cross-funzionali
  • Negoziazione e gestione dei conflitti tra stakeholder
  • Rigore metodologico nell'aggiornamento della documentazione

Compiti

  1. Definire il perimetro progettuale attraverso workshop con stakeholder, documentando su Confluence per ridurre i gap del 30%
  2. Stabilire la roadmap di progetto in Jira con milestone e deliverable misurabili mensilmente
  3. Coordinare team multidisciplinari, inclusi data scientist e sviluppatori, in sessioni Scrum giornaliere
  4. Monitorare il budget con report settimanali su Excel o Power BI, mantenendo variazioni entro il 5%
  5. Gestire i rischi tecnici e organizzativi con piani di mitigazione ben documentati
  6. Facilitare la comunicazione tra team tecnico e direzione, traducendo output ML in impatto di business
  7. Supervisare il deployment di modelli AI in produzione con pipeline CI/CD su Azure o AWS
  8. Redigere report mensili e presentare risultati al comitato di steering con dashboard Power BI
  9. Negoziare con fornitori e partner tecnologici i livelli di servizio e le scadenze contrattuali
  10. Organizzare sessioni di retrospettiva post-sprint per ridurre il debito tecnico e migliorare la velocity del team

Ambienti di lavoro

  • Grandi imprese con divisioni Data & Analytics strutturate
  • ESN e società di consulenza tecnologica
  • Scale-up nel settore fintech, healthtech o insurtech
  • Pubblica amministrazione in fase di trasformazione digitale
  • Laboratori di ricerca applicata con spin-off industriali
  • Settore bancario e assicurativo con progetti regolamentati

Possibili evoluzioni

  • Evoluzione verso Head of Data o Chief Data Officer
  • Program Manager su portafogli AI multi-progetto
  • AI Product Manager per piattaforme ML interne
  • Consulente strategico in trasformazione digitale
  • Data Strategy Director

Profilo ricercato

Orientamento al risultato misurabileCapacità di mediazione tra tecnico e businessAutonomia decisionale in contesti ambiguiRigore nella gestione documentaleAdattabilità a metodologie ibride Agile/Waterfall

Domande frequenti

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