Descrizione azienda

Azienda che opera nel campo dell'intelligenza artificiale applicata al business, con un focus particolare su aziende manifatturiere e contesti industriali.

L'obiettivo è supportare queste realtà nell'integrare soluzioni di AI e data analytics per migliorare efficienza operativa, processi produttivi e capacità decisionale.

Cosa fa concretamente

Lavora allo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale su misura, come modelli di machine learning e sistemi predittivi, applicati a contesti tipici del manifatturiero: ottimizzazione della produzione, manutenzione predittiva, controllo qualità e forecasting.

Parallelamente, si occupa di automazione dei processi, introducendo strumenti intelligenti per semplificare attività ripetitive e migliorare la gestione operativa, spesso integrandosi con sistemi aziendali già esistenti.

Un altro ambito chiave è quello dei dati, con attività di raccolta, analisi e costruzione di dashboard che permettono alle aziende di prendere decisioni più informate e basate su evidenze concrete.

Solidità e backing

Un elemento distintivo è il supporto da parte di gruppi corporate strutturati, che contribuiscono a dare solidità al progetto sia in termini finanziari che di posizionamento sul mercato.

Questo significa:

• maggiore stabilità rispetto a una startup tradizionale
• accesso a network industriali rilevanti
• possibilità di lavorare su progetti concreti con grandi aziende

Posizione

Sono in una fase di forte crescita e stanno cercando un AI Engineer da inserire in squadra, che voglia lavorare su problemi reali, in un contesto dove le decisioni tecniche contano e l'impatto si misura in fabbrica. Non un esecutore ma qualcuno che voglia pensare, costruire e lasciare il segno.

Cosa significa avere successo in questo ruolo.

A 12 mesi dall'ingresso, avrai contribuito a portare in produzione più soluzioni basate su AI agents per clienti manifatturieri e industriali. I sistemi che avrai costruito o migliorato funzionano in autonomia, gestiscono dati sensibili in modo affidabile e vengono usati ogni giorno dagli utenti finali. Avrai contribuito alla presa di decisioni architetturali rilevanti e avuto ownership su parti del sistema in produzione.

Su cosa lavorerai

• Progettare e implementare pipeline di estrazione dati da documenti industriali (manuali, disegni tecnici, codice SCL, ...) usando LLM e OCR.
• Sviluppare interfacce di analisi conversazionale su dati strutturati (ERP, MES, CMMS, ...) con tool use e RAG.
• Integrare soluzioni AI in architetture serverless su AWS (Lambda, Bedrock, S3, API Gateway).
• Collaborare direttamente con i clienti nelle fasi di validazione e iterazione dei modelli.
• Contribuire alle decisioni architetturali del team tecnico con autonomia e senso critico.
• Sviluppo predominante (production code, LLM workflow, RAG, agent, data pipeline)
• Prototipazione rapida di MVP direttamente sul caso d'uso del cliente
• Ownership end-to-end della delivery tecnica
• Embed col cliente in fase di discovery/brainstorming
• Contributo al core product

Stack tecnologico

Non cercano qualcuno che conosca tutto in partenza - qui sotto lo stack con cui lavorerai dal primo giorno:

• LLM & orchestrazione - framework e librerie per l'orchestrazione di agenti (LangGraph, CrewAI, LangChain, LiteLLM o equivalenti).
• Osservabilità - tracciamento di token, latenza, costi e valutazione dei trace (Langfuse o simili)
• Cloud - AWS (Bedrock, Lambda, S3, API Gateway) o ambienti cloud equivalenti - preferibilmente serverless.
• Database - vector DB, NoSQL e relazionali (es. Weaviate, MongoDB, PostgreSQL, SQL Server).
• Backend - Python, pipeline di document processing e retrieval, API REST.
• Frontend - React / Next.js per interfacce AI conversazionali.

Requisiti

Dove devi essere forte

Non cercano qualcuno che abbia esperienza in tutto ciò su cui lavorano. Cercano chi sa costruire sistemi AI che funzionano in produzione e non solo prototipi che girano in un notebook. Il tuo punto di forza principale deve essere uno di questi:

› Ingegneria dei prompt e orchestrazione di agenti LLM complessi con LangGraph o CrewAI (tool use, multi-step reasoning, output strutturati).

› Sviluppo backend Python con focus su affidabilità, osservabilità (Langfuse) e gestione degli errori in sistemi asincroni.

› Architetture cloud AWS per sistemi AI (Bedrock, Lambda, API Gateway) con integrazione di database eterogenei (Weaviate, MongoDB, PostgreSQL).

Cosa valutano

› Hai già fatto girare un sistema AI in produzione - non importa quanto grande, importa che l'hai mantenuto.

› Sai leggere codice altrui e capire cosa fa senza documentazione.

› Sai dire quando una soluzione è sovra-ingegnerizzata.

› Scrivi in Python con familiarità. AWS non ti spaventa.

› Capacità comunicative e di stakeholder management - Sai spiegare concetti tecnici complessi a interlocutori non tecnici (clienti, management) e gestire le aspettative sul progetto.

› Nice to have: conosci almeno uno tra il dominio manifatturiero, l'ingegneria di automazione o l'ingegneria industriale (per formazione o esperienza professionale). Hai già usato almeno uno tra LangGraph, CrewAI o LiteLLM.

Altre informazioni

› RAL 33.000 - 43.000 € in base all'esperienza.

› Sfide cutting-edge con cui confrontarsi quotidianamente.

› Flessibilità su remote/ibrido con base a Lecco, ma sedi anche a Monza, Como, Milano e Varese.

› Accesso diretto alle decisioni tecnologiche - nessuna burocrazia tra te e l'impatto.