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 competente con obiettivi chiari e revisioni periodiche
Processo di selezione
Screening CV e portfolio/GitHub
Colloquio conoscitivo (30 min) — cultura, motivazione, fit
Challenge tecnica (async, ~3h) — sviluppo di un mini-agent + deploy
Colloquio tecnico approfondito (60 min) — review della challenge e deep dive
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