AI Engineer

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

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.

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.

› 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.