Ottima conoscenza di Golang o Java
Saper leggere, comprendere e interpretare correntemente il codice è fondamentale per validare, correggere e migliorare il lavoro prodotto dagli agenti.
Uso di strumenti di sviluppo AI
Cerchiamo familiarità concreta con LLM e assistenti agentici come Claude Code, Cursor, Aider o equivalenti, applicati a codebase complesse e reali, non solo a casi demo. La conoscenza di MCP, tool use e sub-agents rappresenta un plus rilevante.
Competenze di system design
È richiesta la capacità di progettare strutture dati, API e logiche di sistema. Sono importanti anche basi di sistemi distribuiti, idempotenza e retry logic.
Scomposizione dei problemi
Cerchiamo la capacità di tradurre requisiti tecnici in task chiari, atomici e verificabili, che gli agenti possano eseguire in modo affidabile. Questa è una competenza centrale per lavorare bene in un contesto di AI-assisted development.
Testing e CI/CD
È richiesta familiarità con test automatizzati, quality gate e strumenti come GitHub Actions o GitLab CI, per monitorare e garantire la qualità del codice prodotto.
