Software Engineer – Agentic Development

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Software Engineer – Agentic Development

Chi siamo e come lavoriamo

Nel nostro team lo sviluppo software segue un modello di agentic coding con human in the loop: gli agenti AI supportano in modo strutturato la produzione del codice, mentre l’ingegnere progetta il sistema, orchestra gli strumenti e valida l’output.

Cerchiamo uno sviluppatore che sappia lavorare bene in questo contesto: una figura capace di guidare questi strumenti, leggere criticamente ciò che producono e concentrarsi su architettura, qualità e affidabilità del software, non sulla sola sintassi.

Cosa farai concretamente

Progettazione
Definirai l’architettura del software, i contratti tra i componenti e il modello di dominio. Le decisioni di struttura, coerenza e qualità restano in mano umana.

Sviluppo con AI
Lavorerai quotidianamente con strumenti di sviluppo assistito dall’intelligenza artificiale, come Claude Code, Cursor o equivalenti, fornendo contesto, vincoli e istruzioni utili a generare codice realmente utilizzabile. Prompt engineering e context engineering fanno parte integrante del lavoro.

Revisione e controllo
Leggerai, verificherai e correggerai il codice generato per individuare hallucination, errori logici, problemi di sicurezza, scelte architetturali deboli o esposizione di segreti in esplicito. Non ci interessa un uso passivo degli strumenti: il controllo tecnico deve restare solido e consapevole.

Testing
Imposterai unit test,



integration test e contract test, oltre a pipeline CI/CD che fungano da rete di sicurezza per mantenere il software affidabile anche in un flusso di sviluppo fortemente assistito dall’AI.

Requisiti richiesti

Ottima conoscenza di Golang o Java
Saper leggere, comprendere e interpretare correntemente il codice è fondamentale per validare, correggere e migliorare il lavoro prodotto dagli agenti.

Uso di strumenti di sviluppo AI
Cerchiamo familiarità concreta con LLM e assistenti agentici come Claude Code, Cursor, Aider o equivalenti, applicati a codebase complesse e reali, non solo a casi demo. La conoscenza di MCP, tool use e sub-agents rappresenta un plus rilevante.

Competenze di system design
È richiesta la capacità di progettare strutture dati, API e logiche di sistema. Sono importanti anche basi di sistemi distribuiti, idempotenza e retry logic.

Scomposizione dei problemi
Cerchiamo la capacità di tradurre requisiti tecnici in task chiari, atomici e verificabili, che gli agenti possano eseguire in modo affidabile. Questa è una competenza centrale per lavorare bene in un contesto di AI-assisted development.

Testing e CI/CD
È richiesta familiarità con test automatizzati, quality gate e strumenti come GitHub Actions o GitLab CI, per monitorare e garantire la qualità del codice prodotto.

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