Full Stack Developer

MarketLabs è una tech company specializzata nello sviluppo di piattaforme digitali data-driven e soluzioni AI-powered per il marketing e le vendite. Costruiamo prodotti interni e soluzioni per clienti enterprise, integrando tecnologie open-source come BullMQ con tool commerciali di ultima generazione, in un ecosistema dove automazione, intelligenza artificiale e performance engineering si incontrano.

Si candidi in fretta: consulti la descrizione completa scorrendo verso il basso per scoprire tutti i requisiti di questo ruolo.
Il ruolo

Sarai parte attiva nella definizione dell’architettura tecnica dei nostri prodotti, con un ruolo chiave nello sviluppo della piattaforma Compass e di altri progetti strategici.

Responsabilità principali

• 
  
• Gestire architetture frontend performanti e scalabili con attenzione alla DX (Developer Experience)
  
• Lavorare con database relazionali e non (PostgreSQL, MongoDB, Redis) e ORM come Prisma o Drizzle
  
• Progettare, sviluppare e orchestrare agenti AI utilizzando framework come LangChain, CrewAI, AutoGen, Vercel AI SDK o soluzioni custom
  
• Integrare LLM (OpenAI, Anthropic Claude, modelli open-source) in workflow di prodotto reali
  
• Costruire pipeline di RAG (Retrieval-Augmented Generation) con vector database (Pinecone, Weaviate, pgvector)
  
• Definire strategie di prompt engineering, function calling e tool use per agenti autonomi e semi-autonomi
  
• Implementare sistemi multi-agent con gestione dello stato, memoria e capacità di pianificazione
  
• Utilizzare in modo avanzato strumenti di AI-assisted development: Cursor, Claude Code, Windsurf, v0, Bolt e simili
  
• Sperimentare e integrare nuovi paradigmi di sviluppo AI-native nel workflow quotidiano del team
  
• Contribuire alla definizione di best practice e workflow interni per il vibe coding e lo sviluppo assistito
  
• Valutare e prototipare rapidamente nuovi tool e framework emergenti nell’ecosistema AI/dev
  
• Gestire infrastrutture cloud su AWS, GCP o Vercel/Railway con approccio Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, SST)
  
• Configurare e mantenere pipeline CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) con deploy automatizzati
  
• Containerizzare applicazioni con Docker e orchestrare con Kubernetes o soluzioni managed
  
• Gestire ambienti di staging/produzione, secret management e strategie di rollback
  
• Esperienza concreta con Next. xysqume js (App Router), React, e Node.js in produzione
  
• Esperienza pratica nello sviluppo di agenti AI o integrazione di LLM in prodotti reali
  
• Familiarità con almeno un framework di agent orchestration (LangChain, CrewAI, Vercel AI SDK)
  
• Utilizzo quotidiano e avanzato di almeno un tool di vibe coding (Cursor, Claude Code, Windsurf)
  
• Competenze DevOps: CI/CD, containerizzazione, cloud deployment, IaC
  
• Conoscenza di Git avanzato (branching strategies, monorepo)
  
• Buona conoscenza dell’inglese tecnico (scritto e parlato)
  
• Esperienza con MCP (Model Context Protocol) e tool-use patterns
  
• Contributi a progetti open-source nel mondo AI/dev-tools
  
• Esperienza con Turborepo, Nx o monorepo tooling
  
• Conoscenza di Rust, Go o Python come linguaggi complementari
  
• Background in product development o esperienza in startup/agency
  
• Familiarità con architetture event-driven (Kafka, RabbitMQ, Inngest) e job scheduling avanzato con BullMQ
  
• Ambiente di lavoro orientato all’innovazione con accesso ai tool AI più avanzati
  
• Budget dedicato per formazione, conferenze e sperimentazione tecnologica
  
• Modalità di lavoro flessibile: full remote o ibrido, con orari flessibili
  
• Progetti sfidanti che combinano product development, AI e architetture moderne
  
• Team tecnico senior con cultura della condivisione e del confronto
  
• Hardware di ultima generazione e licenze per tutti i tool necessari
  
• Percorso di crescita professionale con obiettivi chiari e revisioni periodiche
  

Processo di selezione

1. 
   
2. Screening CV e portfolio/GitHub
   
3. Colloquio conoscitivo (30 min) — cultura, motivazione, fit
   
4. Challenge tecnica (async, ~3h) — sviluppo di un mini-agent + deploy
   
5. Colloquio tecnico approfondito (60 min) — review della challenge e deep dive
   

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