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Full Stack Developer

Pubblicato il 05-08-2026 - Marketlabs in Roma

MarketLabs è una tech company specializzata nello sviluppo di piattaforme digitali data-driven e soluzioni AI-powered per il marketing e le vendite. Costruiamo prodotti interni e soluzioni per clienti enterprise, integrando tecnologie open-source come BullMQ con tool commerciali di ultima generazione, in un ecosistema dove automazione, intelligenza artificiale e performance engineering si incontrano.

Si candidi in fretta: consulti la descrizione completa scorrendo verso il basso per scoprire tutti i requisiti di questo ruolo.
Il ruolo

Sarai parte attiva nella definizione dell’architettura tecnica dei nostri prodotti, con un ruolo chiave nello sviluppo della piattaforma Compass e di altri progetti strategici.

Responsabilità principali

-

- Gestire architetture frontend performanti e scalabili con attenzione alla DX (Developer Experience)

- Lavorare con database relazionali e non (PostgreSQL, MongoDB, Redis) e ORM come Prisma o Drizzle

- Progettare, sviluppare e orchestrare agenti AI utilizzando framework come LangChain, CrewAI, AutoGen, Vercel AI SDK o soluzioni custom

- Integrare LLM (OpenAI, Anthropic Claude, modelli open-source) in workflow di prodotto reali

- Costruire pipeline di RAG (Retrieval-Augmented Generation) con vector database (Pinecone, Weaviate, pgvector)

- Definire strategie di prompt engineering, function calling e tool use per agenti autonomi e semi-autonomi

- Implementare sistemi multi-agent con gestione dello stato, memoria e capacità di pianificazione

- Utilizzare in modo avanzato strumenti di AI-assisted development:



Cursor, Claude Code, Windsurf, v0, Bolt e simili

- Sperimentare e integrare nuovi paradigmi di sviluppo AI-native nel workflow quotidiano del team

- Contribuire alla definizione di best practice e workflow interni per il vibe coding e lo sviluppo assistito

- Valutare e prototipare rapidamente nuovi tool e framework emergenti nell’ecosistema AI/dev

- Gestire infrastrutture cloud su AWS, GCP o Vercel/Railway con approccio Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, SST)

- Configurare e mantenere pipeline CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) con deploy automatizzati

- Containerizzare applicazioni con Docker e orchestrare con Kubernetes o soluzioni managed

- Gestire ambienti di staging/produzione, secret management e strategie di rollback

- Esperienza concreta con Next. xysqume js (App Router), React, e Node.js in produzione

- Esperienza pratica nello sviluppo di agenti AI o integrazione di LLM in prodotti reali

- Familiarità con almeno un framework di agent orchestration (LangChain, CrewAI, Vercel AI SDK)

- Utilizzo quotidiano e avanzato di almeno un tool di vibe coding (Cursor, Claude Code, Windsurf)





- Competenze DevOps: CI/CD, containerizzazione, cloud deployment, IaC

- Conoscenza di Git avanzato (branching strategies, monorepo)

- Buona conoscenza dell’inglese tecnico (scritto e parlato)

- Esperienza con MCP (Model Context Protocol) e tool-use patterns

- Contributi a progetti open-source nel mondo AI/dev-tools

- Esperienza con Turborepo, Nx o monorepo tooling

- Conoscenza di Rust, Go o Python come linguaggi complementari

- Background in product development o esperienza in startup/agency

- Familiarità con architetture event-driven (Kafka, RabbitMQ, Inngest) e job scheduling avanzato con BullMQ

- Ambiente di lavoro orientato all’innovazione con accesso ai tool AI più avanzati

- Budget dedicato per formazione, conferenze e sperimentazione tecnologica

- Modalità di lavoro flessibile: full remote o ibrido, con orari flessibili

- Progetti sfidanti che combinano product development, AI e architetture moderne

- Team tecnico senior con cultura della condivisione e del confronto

- Hardware di ultima generazione e licenze per tutti i tool necessari

- Percorso di crescita qualificato con obiettivi chiari e revisioni periodiche

Processo di selezione

1.

2. Screening CV e portfolio/GitHub

3. Colloquio conoscitivo (30 min) — cultura, motivazione, fit

4. Challenge tecnica (async, ~3h) — sviluppo di un mini-agent + deploy

5. Colloquio tecnico approfondito (60 min) — review della challenge e deep dive

#J-18808-Ljbffr

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