CTO / Direttore tecnico

Cerchiamo un CTO che guidi l’area tecnologica di un’azienda attiva nel trading e che sia responsabile di architettura, sviluppo, infrastruttura, dati, adozione dell’intelligenza artificiale e crescita del team di ingegneria.

Al centro del ruolo ci sono sistemi con un’elevata intensità di eventi, elaborazione dei dati in tempo reale e requisiti rigorosi in termini di latenza, disponibilità e correttezza delle operazioni. Cerchiamo un leader in grado di collegare le scelte tecniche ai risultati di business: garantire il funzionamento stabile del perimetro di trading, accelerare lo sviluppo del prodotto, rendere i dati affidabili e introdurre l’IA con un impatto misurabile.

Il CTO deve muoversi con sicurezza su due livelli: definire la strategia tecnologica e, al tempo stesso, entrare nel dettaglio di architettura, prestazioni, cause degli incidenti e qualità delle soluzioni di ingegneria.

Obiettivo principale del ruolo

Costruire e sviluppare una piattaforma tecnologica in grado di sostenere la crescita dell’attività di trading, di preservare la correttezza delle operazioni durante i picchi di carico e i guasti, di fornire al business dati affidabili e di rilasciare rapidamente modifiche con un rischio controllato.

Il lavoro del CTO dovrà tradursi in:

• Un perimetro di trading affidabile e governabile.
• Prestazioni prevedibili al crescere del carico.
• Un’architettura trasparente con confini di responsabilità chiari.
• Un team di ingegneria solido e processi di sviluppo sostenibili.
• Analytics affidabili per le decisioni operative e strategiche.
• Casi d’uso dell’IA funzionanti con una sostenibilità economica comprovata.
• Costi di infrastruttura, sviluppo e calcolo sotto controllo.
• Una strategia tecnologica allineata ai piani di business.

Responsabilità

1. Strategia tecnologica e sviluppo della piattaforma

• Definire la strategia tecnologica a 12–18 mesi e un piano di lavoro dettagliato per i prossimi sei mesi.
• Condurre un audit di architettura, infrastruttura, processi di sviluppo, sicurezza, dati e competenze del team.
• Individuare i vincoli che ostacolano la scalabilità, rallentano lo sviluppo del prodotto o generano rischi finanziari e operativi.
• Definire l’architettura target e la sequenza di transizione verso di essa, garantendo la continuità operativa del business.
• Assegnare le priorità alle iniziative tecniche in base all’impatto su affidabilità, velocità di sviluppo, qualità dei dati, costi operativi e obiettivi commerciali.
• Gestire il debito tecnico: documentarne le conseguenze, stimare il costo della sua eliminazione e inserire le modifiche necessarie nel piano complessivo.
• Decidere tra sviluppo interno, utilizzo di soluzioni open source e acquisto di servizi esterni.
• Valutare il costo totale di possesso delle tecnologie, i rischi di dipendenza dai fornitori e la complessità della manutenzione futura.
• Garantire che le scelte architetturali rispondano ai requisiti reali del business, del carico e del team.

2. Architettura dei sistemi di trading

• Essere responsabile dell’architettura tecnica per l’acquisizione dei dati di mercato, l’elaborazione degli eventi di trading, la gestione degli ordini e le integrazioni con le sedi di negoziazione esterne.
• Garantire la corretta gestione del ciclo di vita dell’ordine: creazione, invio, conferma, esecuzione parziale, cancellazione, rifiuto e ripristino dello stato dopo un guasto.
• Prevedere protezioni contro la rielaborazione, i duplicati, l’alterazione dell’ordine degli eventi e le risposte ambigue dei sistemi esterni.
• Organizzare la riconciliazione di ordini, operazioni, posizioni e saldi di cassa tra i sistemi interni e le fonti esterne, nell’ambito del perimetro utilizzato dal business.
• Garantire un comportamento controllato in caso di perdita di connessione, ritardo dei dati di mercato, limitazioni delle API e indisponibilità delle sedi di negoziazione.
• Insieme ai responsabili delle aree trading e rischio, introdurre controlli tecnici sui limiti, restrizioni di accesso e meccanismi di arresto di emergenza.
• Garantire la registrazione delle azioni finanziariamente rilevanti e la possibilità di ricostruire la sequenza degli eventi.
• Creare le condizioni tecniche per la ricerca riproducibile, il test e il rilascio controllato degli algoritmi di trading, se utilizzati dal business.
• Separare l’ambiente di ricerca, il testing e la production; definire le regole di ammissione delle modifiche nel perimetro di trading.

3. Alto carico e bassa latenza

• Definire i requisiti di throughput, latenza, volume dei dati elaborati e tasso di errore ammissibile per ciascuno scenario critico.
• Misurare le prestazioni dell’intera catena di elaborazione, incluse comunicazioni di rete, code, database e integrazioni esterne.
• Gestire le latenze di coda: p95, p99 e, ove necessario, p99.9.
• Individuare ed eliminare i colli di bottiglia legati a CPU, memoria, garbage collection, operazioni su disco, comunicazioni di rete e contesa delle risorse.
• Progettare il sistema tenendo conto di picchi improvvisi di eventi, accumulo nelle code e ripristino dopo un sovraccarico.
• Introdurre limitazione del carico, gestione della backpressure, delle priorità e della degradazione controllata.
• Organizzare test di carico riproducibili con profili vicini all’esercizio reale.
• Pianificare la capacità tenendo conto della crescita prevista e del margine necessario.
• Scegliere tecnologie e approcci sulla base di misurazioni, requisiti di correttezza e costi di manutenzione.

4. Affidabilità ed esercizio

• Definire l’elenco dei servizi critici, i relativi responsabili e gli obiettivi di qualità del servizio.
• Introdurre SLI/SLO: indicatori misurabili di disponibilità, latenza, errori, freschezza dei dati e correttezza dell’elaborazione.
• Costruire l’osservabilità su metriche, log e tracing, con la possibilità di localizzare rapidamente un problema.
• Configurare alert che riflettano l’impatto sugli utenti e sui processi di business.
• Organizzare reperibilità, escalation, procedure di risposta e ripartizione delle responsabilità in caso di incidente.
• Condurre analisi post-incidente sugli eventi gravi, con analisi delle cause e verifica dell’attuazione delle azioni correttive.
• Definire i requisiti di ripristino dei servizi e di perdita di dati ammissibile per le diverse classi di sistemi.
• Organizzare i backup e verificare regolarmente il ripristino con conferma dell’integrità dei dati.
• Testare scenari di guasto dell’infrastruttura, perdita di una dipendenza, corruzione dei dati e ripristino delle integrazioni di trading.
• Garantire rilasci sicuri, possibilità di rollback e disattivazione controllata delle funzionalità problematiche.

5. Intelligenza artificiale e machine learning

• Definire i casi d’uso prioritari dell’IA nella ricerca di trading, negli analytics, nell’elaborazione delle informazioni, nei processi operativi e nello sviluppo.
• Per ciascun caso d’uso, formulare l’effetto atteso, i requisiti di qualità, il costo di implementazione e le regole di valutazione dei risultati.
• Scegliere tra modelli esterni, hosting interno, fine-tuning e algoritmi tradizionali in base al problema e alla sostenibilità economica.
• Organizzare la gestione dei dati per l’addestramento e la valutazione: provenienza, qualità, accessi, versionamento e riproducibilità.
• Garantire una corretta separazione dei dati di addestramento e di validazione, inclusa la suddivisione temporale per i task di trading e il controllo del data leakage dal futuro.
• Creare un processo di validazione dei modelli prima del rilascio e di controllo della qualità dopo l’avvio.
• Monitorare il degrado della qualità, i cambiamenti nei dati di input, i costi di calcolo e la latenza.
• Definire le azioni consentite all’IA, i casi che richiedono una verifica umana e le condizioni di disattivazione automatica.
• Garantire la contabilizzazione dei costi di modelli, infrastruttura, verifica umana e correzione degli errori.
• Sviluppare l’uso dell’IA nel team di ingegneria, valutandone l’impatto su velocità, qualità e costo dello sviluppo.

6. Dati e analytics

• Definire l’architettura di raccolta, elaborazione, archiviazione e messa a disposizione dei dati.
• Definire i requisiti di elaborazione in streaming e batch, storico delle modifiche e ricalcolo.
• Garantire la coerenza dei dati tra sistemi di trading, finanziari, operativi e analitici.
• Insieme al business, approvare le definizioni delle metriche chiave e assegnarne i responsabili.
• Organizzare controlli di completezza, freschezza, univocità e coerenza dei dati.
• Garantire la tracciabilità degli indicatori: dal report fino agli eventi di origine e alle regole di calcolo.
• Costruire un sistema di analytics accessibile al management su operazioni di trading, commissioni, qualità dell’esecuzione, rischi, costi e funzionamento della piattaforma, in linea con il modello di business adottato.
• Prevedere il controllo di correzioni, ricalcoli e cambi di metodologia.
• Regolare gli accessi ai dati e garantire l’audit degli accessi alle informazioni sensibili.
• Ridurre la dipendenza delle decisioni manageriali da estrazioni manuali e fogli di calcolo non allineati.

7. Sicurezza delle informazioni

• Definire il modello di accesso a infrastruttura, dati, integrazioni di trading e funzioni amministrative.
• Garantire il principio del privilegio minimo, una protezione rafforzata delle utenze privilegiate e un’assegnazione controllata degli accessi.
• Organizzare la gestione di segreti, chiavi di integrazione e certificati, nonché la loro rotazione.
• Integrare controlli di sicurezza nei processi di sviluppo e rilascio.
• Garantire il controllo di dipendenze e vulnerabilità e il rispetto dei tempi di risoluzione dei rischi significativi.
• Organizzare l’audit delle azioni critiche e la protezione dei log da modifiche non autorizzate.
• Definire la procedura di risposta agli incidenti di sicurezza e di interazione con i responsabili competenti.
• Tenere conto, insieme agli specialisti di settore, dei requisiti di trattamento e conservazione dei dati applicabili ai mercati e alle giurisdizioni dell’azienda.
• Mantenere un registro dei rischi tecnologici con responsabili, scadenze e misure di mitigazione concordate.

8. Gestione dello sviluppo

• Costruire un processo trasparente, dalla definizione del task al rilascio e alla verifica del risultato in production.
• Garantire una pianificazione realistica che tenga conto della capacità disponibile del team, del carico operativo e dei rischi tecnici.
• Stabilire criteri di completamento per task, modifiche architetturali e release.
• Sviluppare CI/CD, controlli automatizzati e test degli scenari critici.
• Organizzare code review, discussioni architetturali e documentazione delle decisioni rilevanti.
• Ridurre il lead time delle modifiche senza compromettere affidabilità e correttezza.
• Gestire le dipendenze tra team, fornitori esterni e aree di business.
• Garantire la misurabilità del rispetto degli impegni e la trasparenza sulle cause degli scostamenti.
• Mantenere una documentazione aggiornata, sufficiente per l’esercizio e il passaggio di responsabilità.

9. Team e struttura organizzativa

• Definire la struttura dell’area di ingegneria tenendo conto delle attività correnti e dei piani di crescita.
• Definire le aree di responsabilità di manager, tech lead e team.
• Elaborare un piano di assunzioni e di sviluppo delle competenze in sviluppo, infrastruttura, dati, IA e sicurezza.
• Partecipare all’assunzione di figure chiave e alla valutazione dei responsabili tecnici.
• Far crescere i manager e costruire una pipeline di successione.
• Fornire feedback regolari e valutare i risultati.
• Ridurre la dipendenza dei sistemi critici da una singola persona.
• Creare le condizioni per la condivisione delle conoscenze, un onboarding di qualità e un funzionamento sostenibile dei team di reperibilità.
• Valutare i collaboratori in base a risultati, qualità delle decisioni e capacità di collaborazione.

10. Budget e rapporto con il business

• Gestire il budget tecnologico nei limiti dei poteri concordati.
• Pianificare le spese per infrastruttura, licenze, dati di mercato, servizi esterni e calcolo per l’IA.
• Calcolare il costo per unità di carico utile per i principali perimetri tecnologici.
• Giustificare gli investimenti in termini di effetto atteso, riduzione del rischio o rimozione di un vincolo alla crescita.
• Controllare il rispetto degli impegni da parte di fornitori tecnici e appaltatori.
• Informare regolarmente il management su stato della piattaforma, tempistiche, rischi, budget e decisioni necessarie.
• Allineare le priorità con le aree prodotto, trading, finanza e rischio.
• Segnalare tempestivamente i vincoli e proporre opzioni d’azione con una valutazione delle conseguenze.

Poteri e limiti di responsabilità

Il CTO è responsabile della strategia tecnologica, delle scelte architetturali, dell’organizzazione del lavoro di ingegneria, della qualità dell’esercizio e dell’attuazione del piano concordato.

Nell’ambito del budget e della struttura di governance approvati, il CTO:

• Definisce gli standard tecnologici e i principi architetturali.
• Formula proposte sulla struttura del team e sulle assunzioni.
• Assegna le risorse di ingegneria secondo le priorità concordate.
• Approva la prontezza tecnica delle modifiche critiche.
• Avvia la revisione di tempi e perimetro dei lavori quando emergono rischi significativi.
• Può fermare il rilascio o l’esercizio di una modifica tecnicamente pericolosa secondo la procedura stabilita.

Le strategie di trading, il rischio finanziario ammissibile e le regole di gestione del capitale sono concordati con i responsabili delle rispettive aree. Il CTO garantisce la correttezza tecnica nell’applicazione di tali regole, l’affidabilità dei dati e la resilienza della piattaforma.

Requisiti

Esperienza manageriale

• Esperienza nella guida di un’area di ingegneria a livello di CTO, VP Engineering, Head of Engineering o ruolo equivalente.
• Esperienza nella gestione di responsabili tecnici e di più aree di sviluppo.
• Esperienza concreta in selezione del personale, costruzione del team, definizione degli obiettivi e valutazione dei risultati.
• Capacità di costruire relazioni con il business, discutere le priorità e sostenere gli investimenti tecnici necessari.
• Esperienza nella gestione del budget e dei fornitori tecnologici esterni.
• Capacità di prendere decisioni in presenza di dati incompleti e risorse limitate.

Competenze tecniche

• Conoscenza approfondita di sistemi distribuiti, comunicazioni di rete, concorrenza e modelli di consistenza.
• Esperienza nella progettazione e nell’esercizio di sistemi ad alto carico con requisiti misurabili di latenza e affidabilità.
• Esperienza pratica con flussi di eventi, code, database, caching ed elaborazione in tempo reale.
• Capacità di analizzare le prestazioni e individuare le cause di degrado a livello applicativo e infrastrutturale.
• Comprensione di idempotenza, ordinamento degli eventi, consegna ripetuta e ripristino dopo guasti parziali.
• Esperienza nell’organizzazione di osservabilità, CI/CD, gestione degli incidenti e disaster recovery.
• Comprensione dei fondamenti ingegneristici della sicurezza.

Trading e gestione dei dati

• Esperienza nel trading, nel fintech, nei sistemi di pagamento o in altri business con operazioni finanziarie critiche.
• Comprensione del ciclo di vita dell’ordine, dell’esecuzione delle operazioni, delle posizioni, delle riconciliazioni e dei vincoli delle integrazioni esterne.
• Esperienza nella costruzione di sistemi di analytics e nella garanzia della qualità dei dati.
• Capacità di analizzare le discrepanze tra indicatori di business e fonti tecniche.

IA e machine learning

• Esperienza pratica nell’introduzione di IA o ML nei processi operativi oppure nella guida di progetti di questo tipo.
• Comprensione della valutazione della qualità, dei limiti dei modelli, dei costi di esercizio e del controllo dei rischi.
• Capacità di individuare dove l’IA produce un effetto misurabile.
• Comprensione della differenza tra un esperimento riuscito e un sistema pronto per l’esercizio continuativo.

Costituisce titolo preferenziale

• Esperienza nel trading algoritmico, nelle integrazioni con le borse e nell’elaborazione dei dati di mercato.
• Esperienza con sistemi low-latency e ottimizzazione delle latenze di coda.
• Competenza approfondita in Go, Rust, C++, Java o in un altro linguaggio utilizzato nei sistemi ad alto carico.
• Esperienza nella costruzione di piattaforme dati, MLOps e infrastruttura per i modelli.
• Esperienza nel portare una piattaforma critica da una fase di instabilità o di crescita rapida a un esercizio stabile.

Piano di lavoro per i primi sei mesi

Primo mese — audit e fotografia della situazione iniziale

Ci aspettiamo:

• Una mappa di sistemi, integrazioni, flussi di dati e responsabili.
• Una valutazione del team e delle competenze mancanti.
• Un registro dei principali rischi tecnologici.
• I valori di partenza di disponibilità, latenza, carico, qualità dei dati, velocità di sviluppo e costi.
• L’elenco degli scenari di trading critici.
• Proposte di interventi prioritari.
• Una metodologia concordata di misurazione dei KPI.

Risultato del mese: il management comprende lo stato della tecnologia, i principali vincoli e la sequenza delle azioni.

Secondo mese — strategia e governabilità di base

Ci aspettiamo:

• Una roadmap approvata con budget, dipendenze e responsabili.
• SLO, requisiti di ripristino e regole di risposta agli incidenti concordati.
• La chiusura delle lacune più pericolose in accessi, backup e osservabilità.
• Un piano di assunzioni con priorità definite.
• Definizioni approvate delle principali metriche di business.
• La scelta dei casi d’uso dell’IA e dei criteri per valutarne l’utilità.

Risultato del mese: i rischi, le attività e gli indicatori chiave sono sotto controllo regolare.

Terzo mese — primi miglioramenti comprovati

Ci aspettiamo:

• Le prime modifiche che eliminano vincoli significativi di prestazioni o affidabilità.
• Un processo funzionante di gestione delle release e di analisi degli incidenti.
• Test di carico degli scenari prioritari.
• Il primo test di ripristino dei sistemi critici.
• Controlli automatici della qualità dei dati chiave.
• La validazione del primo caso d’uso dell’IA su task rappresentativi.

Risultato del mese: l’effetto delle modifiche tecniche è confermato da misurazioni.

Quarto mese — sviluppo dei perimetri principali

Ci aspettiamo:

• La realizzazione delle modifiche architetturali prioritarie.
• L’estensione della riconciliazione automatica e del controllo delle operazioni di trading.
• Un sistema funzionante dei principali indicatori manageriali.
• L’eliminazione o la riduzione delle dipendenze critiche da singole persone.
• La messa in esercizio limitata di un caso d’uso dell’IA idoneo, se soddisfa i criteri di qualità.
• I primi risultati comprovati di ottimizzazione del costo unitario.

Risultato del mese: le iniziative principali producono effetti in esercizio.

Quinto mese — verifica della resilienza

Ci aspettiamo:

• La verifica della piattaforma sotto il carico di picco previsto con il margine concordato.
• Test di guasto, ripristino e arresto di emergenza.
• L’eliminazione dei vincoli individuati.
• La conferma della qualità degli analytics su un ciclo regolare.
• La raccolta di dati sull’effetto dell’IA introdotta.
• La verifica pratica della sostituzione dei responsabili dei servizi critici.

Risultato del mese: la resilienza delle soluzioni è confermata da test ed esercizio.

Sesto mese — valutazione dei risultati e fase successiva

Ci aspettiamo:

• La valutazione finale dei KPI con dati a supporto.
• Il confronto dei risultati con la situazione iniziale.
• Un report sull’esecuzione del budget e sulla variazione del costo delle operazioni principali.
• Una valutazione dei rischi residui e del debito tecnico.
• Un piano di sviluppo del team e della piattaforma per il periodo successivo.
• Priorità concordate per l’ulteriore scalabilità.

Risultato del mese: il business ottiene una valutazione trasparente dell’effetto raggiunto e un piano motivato per il proseguimento del lavoro.

KPI del CTO per i primi sei mesi

I valori numerici riportati di seguito costituiscono una proposta iniziale di obiettivi. Nei primi 30 giorni vengono fissati i valori di partenza, il perimetro di misurazione, i sistemi critici, le risorse disponibili e i criteri di accettazione definitivi.

Se i requisiti vigenti dell’azienda sono più stringenti di quelli proposti, si applicano i requisiti più stringenti.

Regole di misurazione e valutazione dei KPI

Situazione iniziale e fonti dei dati

Per ogni KPI, entro la fine del primo mese vengono fissati:

• Il valore iniziale.
• Il valore target e la scadenza.
• L’oggetto della misurazione e l’elenco dei sistemi.
• La fonte dei dati.
• Il responsabile della conferma del risultato.
• Le risorse necessarie e le dipendenze esterne.
• Le regole per il raggiungimento parziale.

Se le misurazioni mancano, il CTO ne organizza la raccolta e concorda un periodo di osservazione sufficiente. Il miglioramento relativo si calcola solo rispetto a un valore iniziale confermato.

Disponibilità

La disponibilità si calcola come:

Operazioni valide elaborate in modo tecnicamente corretto / tutte le operazioni valide × 100%.

Errori interni, timeout e rifiuti dovuti a sovraccarico sono considerati elaborazioni non riuscite. Un rifiuto corretto dovuto a un limite di rischio stabilito è considerato un risultato tecnico corretto.

Gli indicatori del perimetro interno e dello scenario end-to-end con le sedi di negoziazione esterne sono riportati separatamente. La corretta elaborazione tecnica di un ordine non implica necessariamente la sua esecuzione da parte del mercato.

Prestazioni

Si confrontano classi di operazioni identiche, volumi di dati comparabili e profili di carico definiti in anticipo.

Il report include latenze, throughput utile, errori, ritentativi, lunghezza delle code e utilizzo delle risorse. Non è consentito migliorare il risultato escludendo le operazioni lente, scartando richieste o riducendo il carico utile.

Gli obiettivi di latenza, capacità e costo sono concordati congiuntamente, indicando il budget e la configurazione dei test.

Esecuzione del piano

L’esecuzione si calcola come:

Somma dei pesi degli impegni accettati / somma dei pesi di tutti gli impegni del periodo × 100%.

Il peso viene definito prima dell’inizio dei lavori in base alla priorità di business. Si considera completato il lavoro che soddisfa i criteri di accettazione.

Le modifiche a tempi e perimetro vengono registrate tempestivamente con l’indicazione delle cause. Il piano iniziale viene conservato per l’analisi degli scostamenti.

Effetto dell’IA

L’effetto viene verificato su task comparabili rispetto al processo iniziale o a un gruppo di controllo.

Si tiene conto dei costi di modelli, infrastruttura, implementazione, verifica umana e correzione degli errori. Il risparmio di tempo viene riconosciuto solo se è mantenuto il livello di qualità concordato.

Per i casi d’uso che incidono sulle decisioni di trading, i criteri di rischio e di ammissione all’esercizio vengono concordati separatamente.

Qualità dei dati

Il tasso di successo dei controlli si calcola come:

Controlli che soddisfano i criteri stabiliti / tutti i controlli previsti × 100%.

I controlli saltati o non funzionanti sono considerati non riusciti. Le discrepanze critiche relative a operazioni di trading e saldi vengono valutate separatamente: non possono essere mascherate da un buon valore medio sul resto dei dati.

Dipendenze esterne

Variazioni del carico di trading, indisponibilità delle sedi di negoziazione, ritardi nelle decisioni di budget e blocchi delle assunzioni sono riportati nella rendicontazione.

La revisione degli obiettivi richiede un accordo e conserva lo storico delle modifiche. Il CTO è responsabile delle misure di risposta ai guasti esterni previste dall’architettura e della tempestiva comunicazione dei rischi.

Valutazione finale

Il risultato complessivo si calcola come somma delle valutazioni ponderate delle dieci aree. Per ciascuna area vengono stabilite in anticipo le soglie di risultato pieno, parziale e non raggiunto.

I requisiti obbligatori di correttezza delle operazioni di trading, accessi e ripristino vengono valutati separatamente. Il loro mancato rispetto non può essere compensato da risparmi sui costi o da un’accelerazione dello sviluppo.

Il collegamento tra la valutazione dei KPI e la retribuzione variabile, se prevista, è disciplinato da un accordo separato.

Modalità di interazione con il management

• Settimanalmente: stato delle attività prioritarie, rischi significativi, incidenti e decisioni che richiedono il coinvolgimento del business.
• Mensilmente: indicatori di affidabilità, prestazioni, sviluppo, dati, IA, team e budget.
• In caso di incidenti gravi: comunicazione tempestiva, valutazione delle conseguenze, analisi delle cause e piano per prevenirne il ripetersi.
• Al termine del semestre: valutazione dei KPI, dell’effetto raggiunto, dei vincoli residui e della successiva fase di sviluppo.

Condizioni

• Retribuzione: 15.000 € al mese.
• Livello del ruolo: CTO / direttore tecnico.
• Ambito di responsabilità: tecnologia, architettura, sviluppo, infrastruttura, dati, IA e team di ingegneria.
• Forma contrattuale, regime fiscale dell’importo, sede, modalità di lavoro ed eventuale componente variabile sono da concordare separatamente.
• Contestualmente all’approvazione degli obiettivi vengono concordati poteri, budget e risorse disponibili.

Cosa ci aspettiamo dal candidato al momento della candidatura

CV e alcuni esempi concreti del proprio lavoro:

• Quali sistemi e team ha guidato.
• Con quali carichi, latenze e requisiti di disponibilità ha lavorato.
• Quali cambiamenti architetturali o organizzativi ha realizzato.
• Come sono cambiati gli indicatori prima e dopo tali cambiamenti.
• Quale esperienza ha nel trading, nelle operazioni finanziarie, nell’IA e negli analytics.
• Come ha agito in occasione di incidenti gravi e quali cambiamenti sistemici ha introdotto in seguito.

Gli indicatori riservati possono essere indicati per intervalli o in forma anonimizzata.