pstrongChi siamo /strong /ppbr / /ppYellow Tech porta la trasformazione AI nelle aziende italiane e nella PA. Siamo AI-first: umani e agenti AI lavorano insieme. Per noi AI significa GenAI: il machine learning classico e i modelli predittivi non ci interessano. /ppAntonio Pisante ha fondato Yellow Tech quando sono arrivati gli LLM. Oggi siamo 45 persone negli uffici di Milano, bootstrapped: cresciamo con i nostri ricavi, senza investitori esterni. /ppbr / /ppstrongIl ruolo /strong /ppQuesto è uno dei ruoli più concreti e ad alto impatto nel mondo della GenAI. /ppSarai il formatore tecnico di Yellow Tech: la persona che porta l’AI a sviluppatori, team IT e profili tecnici. /ppFacendogliela usare davvero: codice, agenti, automazioni costruite in sessione. /ppInsegnerai a developer, data team e funzioni IT come usare la GenAI per costruire meglio: più velocemente, con più qualità, con meno attrito. /ppVedrai da dentro come cambia il modo di lavorare di un team tecnico quando l’AI entra davvero nel ciclo di sviluppo e nei processi. /ppÈ un ruolo in cui: /pullisei spesso davanti a una classe di sviluppatori (o a un team IT e alla sua leadership), /lilisei spesso dentro un laboratorio operativo dove si scrive codice e si costruiscono agenti, /lilipassi tempo a progettare esperienze formative tecniche che funzionano davvero, /lilistudi ogni giorno per restare sempre sul pezzo su modelli, tool e framework. /li /ulpbr / /ppbr / /ppstrongCosa Farai /strong /pullistrongDelivery (live training, in aula): /strong Conduci sessioni formative dal vivo con team tecnici dei clienti: sviluppatori, data team, IT, DevOps. Porti esempi concreti e fai usare gli strumenti in tempo reale: si scrive codice, si costruiscono flussi, si vede l’output. /lilistrongContenuti asincroni: /strong Registri contenuti formativi tecnici (lezioni, micro-moduli, tutorial, walkthrough di codice) che vengono usati dai clienti per scalare l’adozione nei team di sviluppo. /lilistrongWorking Labs (sessioni operative con i clienti):



/strong Sessioni hands-on dove si lavora sui casi reali dell’azienda: si costruiscono agenti, si integrano API, si automatizzano workflow, si definiscono standard di sviluppo AI-assisted. /lilistrongProgettazione delle attività formative: /strong Costruisci programmi e percorsi tecnici: agenda, esercizi di coding, repository di esempio, casi d’uso, assessment, follow-up. Adatti i contenuti allo stack e al livello del team del cliente. /lilistrongStudio e sperimentazione continua: /strong Resti aggiornato su modelli, API, framework e strumenti di AI coding. Provi tutto, capisci cosa funziona e cosa no, e trasformi quel sapere in formazione pratico. /li /ulpLavorerai a stretto contatto con: /pullistrongAI Strategist /strong, per capire contesto, obiettivi e priorità del cliente; br / /lilistrongAI Engineer /strong, per allineare la formazione a come costruiamo davvero gli agenti in produzione; br / /lilistrongProduct /strong, per prodottizzare i contenuti e renderli scalabili; br / /lilistrongAltri Formatori AI /strong, per innovare sulla nostra conoscenza e sui nostri metodi didattici. /li /ulpbr / /ppstrongCosa serve /strong /ppstrongConoscenza profonda della GenAI lato tecnico /strong /ppDevi sapere molto bene: /pullicome funzionano gli LLM (limiti, rischi, meccaniche, perché “allucinano”, come si migliora l’output — e anche il livello sotto: context window, token, temperatura, function calling); br / /lilicome si lavora con le API dei principali provider (Anthropic, OpenAI, Google): chiamate, tool use, structured output, RAG, MCP; br / /lilicome si costruiscono agenti e automazioni in codice: architetture, orchestrazione,



human-in-the-loop; br / /lilicome usare al massimo gli strumenti GenAI per la produttività individuale e di team, a un livello più profondo del training classico. /li /ulpDevi sapere usare davvero gli strumenti di AI coding più importanti (es. Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, …) e saper mostrare dal vivo come cambiano il modo di sviluppare. /ppbr / /ppstrongSai programmare /strong /ppScrivi e leggi codice con disinvoltura (es. Python, JavaScript). Serve la sicurezza di fare live coding davanti a una classe di sviluppatori senza perdere autorevolezza quando qualcosa si rompe: anzi, il debugging in diretta diventa parte della lezione. /ppbr / /ppstrongPassione per l’insegnamento e public speaking forte /strong /ppAndare in classe e portare l’AI alle persone tecniche è la tua passione. /ppSai spiegare concetti complessi in modo semplice, coinvolgente e operativo. /ppSai gestire una classe di sviluppatori: pubblico esigente, che ti mette alla prova e vuole vedere le cose funzionare. /ppSai leggere la stanza, adattarti, mantenere energia e autorevolezza. /ppbr / /ppstrongApproccio operativo e orientato al valore /strong /ppSei ossessionato dal “cosa cambia domani mattina” nel repository del cliente. /ppSai trasformare strumenti e concetti in comportamenti e routine di sviluppo che funzionano. /ppbr / /ppstrongStandard alti e disciplina /strong /ppPrepari bene, curi i dettagli, iteri sui materiali, raccogli feedback e migliori. /ppLa qualità della tua delivery diventa lo standard Yellow Tech. /ppbr / /ppstrongStep di processo /strong /pulliDomande via Form da compilare /liliMock training tecnico, online /liliColloquio con il team People /liliColloquio finale, in presenza /li /ulpbr / /ppstrongNota /strong /ppGli studi suggeriscono che le donne tendono a non candidarsi per un lavoro se il loro CV non è perfettamente in linea con i requisiti. Qui il talento ha la precedenza sull’esperienza. Quindi, se il ruolo ti piace e pensi che col tempo potresti eccellere, candidati senza esitazione. /p

📌 Formatore Tecnico Genai (Roma)
🏢 Yellow Tech - The AI Transformation
📍 Roma