AI Software Engineer

Cosa farai

Il tuo obiettivo è portare AI nel core del prodotto Jet HR e nell'infrastruttura interna - costruendo agenti affidabili, pipeline robuste e sistemi di conoscenza che scalano.

Possiede le competenze per ricoprire questo ruolo? Legga i dettagli completi qui sotto e invii la sua candidatura oggi stesso.
Nel concreto:

• Sviluppi agenti AI multi-step basati su LLM per casi d'uso complessi: orchestrazione, ragionamento, gestione degli errori.
• Implementi e integri MCP per la gestione di contesti, tool e fonti di conoscenza strutturate.
• Integri chatbot e agenti direttamente nei prodotti Jet HR e nei tool interni - non come demo o per esplorare, ma come funzionalità in produzione.
• Prepari e pulisci i dati per l'ingestion in sistemi RAG e knowledge base AI: qualità, struttura, aggiornamento continuo.
• Mantieni le knowledge base attive e aggiornate, con pipeline automatizzate di update e versioning.
• Contribuisci all'infrastruttura della data platform a supporto dei workload AI - sei parte integrante del team che la costruisce.

Cosa farai

Il tuo obiettivo è portare AI nel core del prodotto Jet HR e nell'infrastruttura interna - costruendo agenti affidabili, pipeline robuste e sistemi di conoscenza che scalano.
Nel concreto:

• Sviluppi agenti AI multi-step basati su LLM per casi d'uso complessi: orchestrazione, ragionamento, gestione degli errori.
• Implementi e integri MCP per la gestione di contesti, tool e fonti di conoscenza strutturate.
• Integri chatbot e agenti direttamente nei prodotti Jet HR e nei tool interni - non come demo o per esplorare, ma come funzionalità in produzione.
• Prepari e pulisci i dati per l'ingestion in sistemi RAG e knowledge base AI: qualità, struttura, aggiornamento continuo.
• Mantieni le knowledge base attive e aggiornate, con pipeline automatizzate di update e versioning.
• Contribuisci all'infrastruttura della data platform a supporto dei workload AI - sei parte integrante del team che la costruisce.

Come Lavoriamo

Il team Data di Jet HR non è un team di supporto. È una funzione strategica che costruisce la piattaforma dati su cui gira il prodotto e i prodotti AI che lo estendono.

• Data platform prima di tutto. Lavoriamo su una piattaforma scalabile e robusta: architettura, automazione, data products. Niente one-off, niente workaround.
• Full stack mindset. Non aspetti che qualcun altro sblocchi qualcosa. Hai la piena ownership del tuo pezzo, dalla logica all'infrastruttura.
• Tech-first. Il team è composto da data engineers, AI engineers e analytics engineers. Collaboriamo strettamente con prodotto, payroll e operations per trasformare i dati in asset strategici.
• Niente task banali. Non esistono report manuali da tenere in vita. Automatizziamo, ottimizziamo, costruiamo soluzioni che durano.
  

Tech stack

DBT - Snowflake - Python - Metabase - DltHub - Apache Airflow - Docker - AWS - LangChain

Chi stiamo cercando

• 3+ anni di esperienza nella costruzione di soluzioni di data science o machine learning, di cui almeno 1 su AI (RAG, agent frameworks, LLM in produzione).
• Python solido. Non un \"lo conosco\", ma lo usi ogni giorno e conosci bene le librerie AI - LangChain e dintorni.
• ML/AI hands-on. Hai sviluppato, fatto tuning e deployato modelli reali. Sai cosa funziona fuori da un notebook.
  

Cosa offriamo

• €45.000 – €65.000 di RAL.
• Full remote. Per davvero. Puoi lavorare da dove vuoi, basta che sia in una timezone compatibile con l’Italia. Se vuoi, il nostro ufficio a Milano è pronto ad accoglierti. Due volte l’anno abbiamo un meetup di 3 giorni, tutto pagato da Jet.
• Ownership di quello che fai. Il ruolo del product manager è ripartito tra software engineer e designer. Non hai spec iper-dettagliate, non sei un mero esecutore. Sei tu responsabile dell’output finale.
• Impatto concreto. Siamo una start-up, ognuno dà un contributo essenziale allo sviluppo dei prodotti e alla crescita di Jet. Il tuo lavoro fa la differenza per migliaia di clienti.
• Start-up environment. Non è una startup qualsiasi, ma una ben finanziata e zeppa di talenti. xpavfwm In 6 mesi vedrai ed imparerai cose che altrove forse vedresti in anni, con un altissimo livello di responsabilità e coinvolgimento.
  

Processo di selezione

• Screening call — 30 minuti con Head of Data
• Task asincrono — ~3/4 ore
• Tech interview — 60 minuti con Head of Data
• Final interview — 60 minuti con il team, per il fitting
  

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