Ai Engineer

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Cosa faraiIl 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.Si assicuri di leggere attentamente le informazioni relative a questa possibilità prima di inviare la sua candidatura.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 faraiIl 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 LavoriamoIl 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 stackDBTSnowflakePythonMetabaseDltHubApache AirflowDockerAWSLangChainChi stiamo cercando3+ 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€****** – €****** di RAL.Full remote.
Per davvero.
Puoi lavorare da onde 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.
xysqume In 6 mesi vedrai ed imparerai cose che altrove forse vedresti in anni, con un altissimo livello di responsabilità e coinvolgimento.Processo di selezioneScreening call — 30 minuti con Head of DataTask asincrono — ~3/4 oreTech interview — 60 minuti con Head of DataFinal interview — 60 minuti con il team, per il fitting#J-*****-Ljbffr

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