Ai Software Engineer
Pubblicato il 10-10-2026 - Jet HR in Torino
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. 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 - Dlt Hub - Apache Airflow - Docker - AWS - Lang Chain 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 - Lang Chain e dintorni. ML/AI hands-on. Hai sviluppato, fatto tuning e deployato modelli reali. Sai cosa funziona fuori da un notebook. Cosa offriamo €****** – €****** 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. 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