Full Stack Developer
Pubblicato il 05-10-2026 - 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
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- 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 adattabile: 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 professionale 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
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