Ai Engineer
Pubblicato il 23-10-2026 - Jet HR in Milano
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, DltHub, Apache Airflow, Docker, AWS, LangChain
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 - 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 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