Full Stack Developer

ppMarketLabs 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. /p h3Il ruolo /h3 pSarai parte attiva nella definizione dell’architettura tecnica dei nostri prodotti, con un ruolo chiave nello sviluppo della piattaforma Compass e di altri progetti strategici. /p h3Responsabilità principali /h3 ul liGestire architetture frontend performanti e scalabili con attenzione alla DX (Developer Experience) /li liLavorare con database relazionali e non (PostgreSQL, MongoDB, Redis) e ORM come Prisma o Drizzle /li liProgettare, sviluppare e orchestrare agenti AI utilizzando framework come LangChain, CrewAI, AutoGen, Vercel AI SDK o soluzioni custom /li liIntegrare LLM (OpenAI, Anthropic Claude, modelli open-source) in workflow di prodotto reali /li liCostruire pipeline di RAG (Retrieval-Augmented Generation) con vector database (Pinecone, Weaviate, pgvector) /li liDefinire strategie di prompt engineering, function calling e tool use per agenti autonomi e semi-autonomi /li liImplementare sistemi multi-agent con gestione dello stato, memoria e capacità di pianificazione /li liUtilizzare in modo avanzato strumenti di AI-assisted development: Cursor, Claude Code, Windsurf, v0, Bolt e simili /li liSperimentare e integrare nuovi paradigmi di sviluppo AI-native nel workflow quotidiano del team /li liContribuire alla definizione di best practice e workflow interni per il vibe coding e lo sviluppo assistito /li liValutare e prototipare rapidamente nuovi tool e framework emergenti nell’ecosistema AI/dev /li liGestire infrastrutture cloud su AWS, GCP o Vercel/Railway con approccio Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, SST) /li liConfigurare e mantenere pipeline CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) con deploy automatizzati /li liContainerizzare applicazioni con Docker e orchestrare con Kubernetes o soluzioni managed /li liGestire ambienti di staging/produzione, secret management e strategie di rollback /li liEsperienza concreta con Next.js (App Router), React, e Node.js in produzione /li liEsperienza pratica nello sviluppo di agenti AI o integrazione di LLM in prodotti reali /li liFamiliarità con almeno un framework di agent orchestration (LangChain, CrewAI, Vercel AI SDK) /li liUtilizzo quotidiano e avanzato di almeno un tool di vibe coding (Cursor, Claude Code, Windsurf) /li liCompetenze DevOps: CI/CD, containerizzazione, cloud deployment, IaC /li liConoscenza di Git avanzato (branching strategies, monorepo) /li liBuona conoscenza dell’inglese tecnico (scritto e parlato) /li liEsperienza con MCP (Model Context Protocol) e tool-use patterns /li liContributi a progetti open-source nel mondo AI/dev-tools /li liEsperienza con Turborepo, Nx o monorepo tooling /li liConoscenza di Rust, Go o Python come linguaggi complementari /li liBackground in product development o esperienza in startup/agency /li liFamiliarità con architetture event-driven (Kafka, RabbitMQ, Inngest) e job scheduling avanzato con BullMQ /li liAmbiente di lavoro orientato all’innovazione con accesso ai tool AI più avanzati /li liBudget dedicato per formazione, conferenze e sperimentazione tecnologica /li liModalità di lavoro flessibile: full remote o ibrido, con orari flessibili /li liProgetti sfidanti che combinano product development, AI e architetture moderne /li liTeam tecnico senior con cultura della condivisione e del confronto /li liHardware di ultima generazione e licenze per tutti i tool necessari /li liPercorso di crescita professionale con obiettivi chiari e revisioni periodiche /li /ul h3Processo di selezione /h3 ol liScreening CV e portfolio/GitHub /li liColloquio conoscitivo (30 min) — cultura, motivazione, fit /li liChallenge tecnica (async, ~3h) — sviluppo di un mini-agent + deploy /li liColloquio tecnico approfondito (60 min) — review della challenge e deep dive /li /ol /p #J-18808-Ljbffr