Freelance AI Engineer
IL PROGETTO AgentEra nasce con la missione di eliminare i task manuali e ripetitivi da ogni ruolo aziendale, partendo dai problemi concreti che i team affrontano ogni giorno sul campo. Lo facciamo sviluppando "operai digitali": assistenti software intelligenti che si fanno carico delle attività ridondanti, liberando il tempo dei colleghi umani per i compiti dove l'ingegno e l'intuito sono davvero insostituibili. Siamo una realtà nuova, ambiziosa e pragmatica. Il nostro catalogo di operai digitali sta riscuotendo un forte successo di mercato: per questo siamo alla ricerca di nuovi talenti per ampliare il team e accelerare la nostra capacità di esecuzione. IL RUOLO Lavorerai a contatto diretto con il fondatore e il CTO per progettare, sviluppare e portare in produzione architetture di agenti autonomi e sistemi AI complessi. Nello specifico, ti occuperai di:
• Progettare e implementare flussi agentici e sistemi multi-agente avanzati con LangGraph (gestione dello stato, routing condizionale, human-in-the-loop, persistenza).
• Sviluppare servizi backend e microservizi in Python (FastAPI, asyncio) per orchestrare modelli AI, tool calling e integrazioni con sistemi terzi.
• Implementare pipeline RAG avanzate, gestione della memoria a lungo/breve termine utilizzando database vettoriali.
• Monitorare, testare e valutare le performance degli agenti (evals, tracing dell'accuratezza e gestione degli errori/allucinazioni).
• Distribuire e gestire applicazioni containerizzate in ambiente Linux, garantendo robustezza, sicurezza e scalabilità. COMPETENZE RICHIESTE
• LangGraph & Framework Agentici: solida esperienza pratica nella creazione di grafi computazionali, state machine complesse, cicli di feedback e architetture multi-agente.
• Python avanzato: ottima padronanza di programmazione asincrona (asyncio), API design con FastAPI.
• LLM Engineering:
profonda conoscenza di tool calling / function calling nativo, structured outputs, prompt engineering programmatico e gestione del context window.
• RAG & Storage: esperienza con vector store (es. Pgvector, Chroma) e database relazionali (PostgreSQL).
• Infrastruttura & DevOps di base: ottima conoscenza dell'contesto GNU/Linux, containerizzazione con Docker/Podman e controllo versione con Git. COMPETENZE PREFERENZIALI
• Discreta abilità nello sviluppo frontend.
• Esperienza con streaming di risposte (SSE, WebSockets) verso interfacce web e/o mobile.
• Conoscenza dell'ecosistema open source e runner di modelli locali (Llama.cpp, vLLM). CHI CERCHIAMO Una figura autonoma, pragmatica e con mentalità ingegneristica: qualcuno che non si limiti a invocare un'API, ma che comprenda la logica di fallback, il controllo dei costi, la latenza e la resilienza operativa di un agente software autonomo. Ci interessa soprattutto ciò che hai già sviluppato e il codice che hai scritto: dai workflow complessi già portati a termine ai repository su cui hai lavorato. LA COLLABORAZIONE
• Collaborazione freelance con un retainer mensile per un impegno continuativo concordato (circa 10 giornate al mese), a cui si aggiungono compensi per i singoli progetti.
• Importo del retainer, disponibilità oraria/giornaliera e compensi per progetto da definire insieme in base al livello di autonomia e al perimetro delle attività.
• Disponibilità: immediata o a breve termine. COME CANDIDARSI Invia
il tuo profilo
(LinkedIn o CV). Per velocizzare il confronto, indica:
• Uno o due progetti pertinenti in cui hai costruito agenti complessi o pipeline AI, specificando il tuo ruolo e le sfide superate (con link a repository GitHub, demo o architetture, ove possibile).
• Prima data utile per iniziare.
• Tariffa giornaliera o oraria indicativa.
• Progettare e implementare flussi agentici e sistemi multi-agente avanzati con LangGraph (gestione dello stato, routing condizionale, human-in-the-loop, persistenza).
• Sviluppare servizi backend e microservizi in Python (FastAPI, asyncio) per orchestrare modelli AI, tool calling e integrazioni con sistemi terzi.
• Implementare pipeline RAG avanzate, gestione della memoria a lungo/breve termine utilizzando database vettoriali.
• Monitorare, testare e valutare le performance degli agenti (evals, tracing dell'accuratezza e gestione degli errori/allucinazioni).
• Distribuire e gestire applicazioni containerizzate in ambiente Linux, garantendo robustezza, sicurezza e scalabilità. COMPETENZE RICHIESTE
• LangGraph & Framework Agentici: solida esperienza pratica nella creazione di grafi computazionali, state machine complesse, cicli di feedback e architetture multi-agente.
• Python avanzato: ottima padronanza di programmazione asincrona (asyncio), API design con FastAPI.
• LLM Engineering:
profonda conoscenza di tool calling / function calling nativo, structured outputs, prompt engineering programmatico e gestione del context window.
• RAG & Storage: esperienza con vector store (es. Pgvector, Chroma) e database relazionali (PostgreSQL).
• Infrastruttura & DevOps di base: ottima conoscenza dell'contesto GNU/Linux, containerizzazione con Docker/Podman e controllo versione con Git. COMPETENZE PREFERENZIALI
• Discreta abilità nello sviluppo frontend.
• Esperienza con streaming di risposte (SSE, WebSockets) verso interfacce web e/o mobile.
• Conoscenza dell'ecosistema open source e runner di modelli locali (Llama.cpp, vLLM). CHI CERCHIAMO Una figura autonoma, pragmatica e con mentalità ingegneristica: qualcuno che non si limiti a invocare un'API, ma che comprenda la logica di fallback, il controllo dei costi, la latenza e la resilienza operativa di un agente software autonomo. Ci interessa soprattutto ciò che hai già sviluppato e il codice che hai scritto: dai workflow complessi già portati a termine ai repository su cui hai lavorato. LA COLLABORAZIONE
• Collaborazione freelance con un retainer mensile per un impegno continuativo concordato (circa 10 giornate al mese), a cui si aggiungono compensi per i singoli progetti.
• Importo del retainer, disponibilità oraria/giornaliera e compensi per progetto da definire insieme in base al livello di autonomia e al perimetro delle attività.
• Disponibilità: immediata o a breve termine. COME CANDIDARSI Invia
il tuo profilo
(LinkedIn o CV). Per velocizzare il confronto, indica:
• Uno o due progetti pertinenti in cui hai costruito agenti complessi o pipeline AI, specificando il tuo ruolo e le sfide superate (con link a repository GitHub, demo o architetture, ove possibile).
• Prima data utile per iniziare.
• Tariffa giornaliera o oraria indicativa.