Dal 2016 usiamo l'AI per trasformare il modo in cui le grandi aziende parlano con i loro clienti. Le storie migliori nascono da grandi conversazioni: le relazioni che contano si costruiscono sulla capacità di comunicare, ascoltare e capirsi. Tra aziende e persone, però, questo tipo di relazione è ancora raro, e noi lavoriamo per riportare la magia nelle interazioni, su larga scala.
Attraverso la nostra piattaforma di AI Agents abbiamo automatizzato milioni di conversazioni, su voce, chat e messaggistica, integrandoci con i sistemi CCaaS ed enterprise dei nostri clienti e migliorandone le performance operative e commerciali. Siamo una scale-up europea in forte crescita, supportata da Azimut (investimento da €15M).
Cerchiamo un Forward Deployed AI Engineer: la figura che porta gli assistenti virtuali dalla progettazione alla produzione, lavorando a stretto contatto con i nostri clienti.
Non è un ruolo da sviluppatore puro. È una figura orizzontale e multidisciplinare, a cavallo tra tecnologia e business. Il centro del ruolo è funzionale, architetturale ed esperienziale: il tuo valore è immaginare come deve funzionare un assistente (l'architettura, i flussi, il comportamento) e farlo funzionare davvero come te lo immagini, con utenti e traffico reali.
L'esecuzione tecnica più profonda, cioè la configurazione a basso livello della piattaforma e il debug di dettaglio, è gestita da Product e dagli strumenti di AI che usi ogni giorno. Quello che resta tuo, e che non si delega, è il giudizio: come impostare il problema, dove può rompersi, come renderlo affidabile. La solidità tecnica serve per dirigere e valutare ciò che viene costruito, non per scriverlo riga per riga.
Se è la persona giusta, il ruolo può evolvere verso una posizione di delivery leadership: definire come si progettano gli AI Agent, fare mentoring delle nuove figure e contribuire alla crescita della nostra organizzazione di AI implementation man mano che cresciamo in Europa.
Il cuore del lavoro non è "configurare flussi". È prendere le decisioni che fanno la differenza tra un assistente che funziona in produzione e uno che frustra gli utenti. Qualche esempio concreto:
- Disegnare l'architettura agentica. Decidi come impostare il problema: un agente che instrada verso agenti specializzati? Dove servono i Gate e i guardrails (riconoscimento dell'utente, gestione della coda, passaggio a un operatore)? Disegni la struttura prima di costruirla, su chat e voce, che seguono la stessa logica.
- Controllare le allucinazioni. Definisci i confini di ogni agente: quando risponde, quando recupera informazioni, quando deve dire "non lo so" invece di inventare una risposta plausibile. È qui che si decide se un assistente è affidabile.
- Tradurre il business in comportamento. Trasformi un obiettivo di business in comportamento concreto dell'agente: "abbatti i tempi di coda" o "non citare mai dettagli interni all'utente" diventano regole, flussi e guardrail precisi.
- Curare l'esperienza utente. Progetti tono, messaggi e adattamento per canale (voce, chat, messaggistica) dal punto di vista di chi vive l'interazione: la qualità percepita è parte della soluzione.
- Dirigere l'esecuzione con l'AI. Usi strumenti di agentic coding (es. Claude Code) per costruire, leggere e validare ciò che producono. Il mestiere è impostare il problema perché la macchina lo esegua bene, e saper giudicare quando l'output è giusto e quando no.
- Portare in produzione e iterare. Le soluzioni vanno live: monitori performance e KPI, gestisci gli edge case, controlli qualità e affidabilità delle risposte e iteri dopo il go-live. La responsabilità del risultato è tua.
- Guidare il cliente nelle decisioni. Sei il punto di riferimento che aiuta il cliente a fare le scelte giuste e le riporta dentro l'implementazione.
- Coordinare le persone giuste. Lavori a stretto contatto con Product, DevOps, Customer Success e Technical Support per allineare, gestire le dipendenze e sbloccare i nodi in fretta.
- Abilitare il cliente. Formazione, documentazione e supporto continuo, perché il cliente possa gestire e ottimizzare i propri AI Agent in autonomia.
Cerchiamo un profilo a T: orizzontale per consapevolezza, con una verticalità reale nel progettare sistemi agentici e farli funzionare. La persona ideale capisce le parti tecniche e sa portarle nel mondo business, e non ci interessa come ci è arrivata: contano la consapevolezza orizzontale e la capacità dimostrata di progettare e far funzionare, non il percorso accademico.
Il filtro non è la laurea. È averlo già progettato e portato a funzionare. Raccontaci un assistente, un agente o un flusso che hai progettato tu: le decisioni che hai preso, dove poteva fallire, come l'hai reso affidabile. Quello ci dice molto più di qualsiasi titolo.
- Giudizio architetturale agentico. Sai progettare un sistema agentico dall'inizio alla fine (impostarlo, decidere dove e come usare tool e recupero del contesto, disegnare i flussi) e spiegare perché hai fatto quelle scelte.
- Controllo dell'affidabilità. Sai riconoscere e prevenire le allucinazioni: definire confini, capire quando un agente deve recuperare, rispondere o ammettere di non sapere. La qualità delle risposte è una tua responsabilità di design.
- Mentalità funzionale e orientata a prodotto/UX. Progetti dal punto di vista dell'utente finale e fai da ponte tra business e soluzione: sai tradurre un obiettivo in comportamento concreto dell'agente.
- Capacità di dirigere l'AI per costruire. Usi quotidianamente strumenti di agentic coding (es. Claude Code) e sfrutti l'AI per andare più veloce: imposti il problema perché la macchina lo esegua, e leggi e giudichi l'output abbastanza da essere autonomo. Non ti chiediamo di ingegnerizzare in produzione.
- Esperienza dimostrata. Hai progettato e portato a funzionare assistenti virtuali, agenti o prodotti AI, o hai un portfolio concreto di cose che hai costruito tu.
- Comunicazione eccellente, scritta e orale. Italiano madrelingua e ottimo inglese.
- Consapevolezza delle integrazioni. Capisci API e integrazioni abbastanza da progettarle e ragionarci insieme al cliente e al team.
- Basi di sicurezza e gestione dei dati. Mastichi autenticazione, privacy e sicurezza quanto basta per essere credibile con il cliente e per non fare danni in produzione.
- Python di lettura. Abbastanza per leggere il codice e ispezionare ciò che serve quando ti confronti con Product o con gli strumenti.
- Familiarità con GDPR e con il quadro dell'EU AI Act, per progettare soluzioni privacy-by-design per clienti enterprise europei.
- Problem solving strutturato e autonomia su progetti enterprise multi-stakeholder, con dipendenze esterne e tempi non sempre nelle tue mani.
- Esperienza con piattaforme conversazionali / chatbot e con assistenti vocali (CCaaS).
- Esperienza con piattaforme di automazione no-code/low-code (es. n8n, Make, Zapier) e capacità di prototipare rapidamente workflow.
- Esperienza con clienti enterprise e dimestichezza con strumenti di project management e collaboration (es. Jira, Notion, Zendesk, Figma).
- Spagnolo, utile per lavorare con i team e i clienti in Iberia.
- Un ruolo chiave in una scale-up AI europea in forte crescita, supportata da Azimut (investimento da €15M).
- Retribuzione competitiva (fissa + variabile), allineata alla seniority e ai benchmark di mercato, più un bonus legato alle performance.
- Ambiente di lavoro flessibile e remote-friendly, con fiducia e autonomia al centro.
- Crescita rapida, con la possibilità di evolvere verso un ruolo di leadership man mano che scaliamo.
- Budget dedicato alla formazione e un Career Development Plan strutturato.
- Attrezzatura di alta qualità (MacBook Air/Pro e iPhone).
- Un ambiente giovane e dinamico, con grande attenzione al benessere delle persone.
- Company retreat in location ispiranti durante l'anno.
Milano, in modalità ibrida e remote-friendly. Stiamo facendo scaling della capacity del team per accompagnare i nuovi progetti del 2026 sul mercato italiano.
