AI Engineer — Answer Intelligence

Il ruolo

L'intero prodotto Growli poggia su un solo dataset: risposte reali degli assistenti a vere domande d'acquisto, raccolte in continuo su dieci piattaforme AI e in sei lingue. Sarai responsabile di questa pipeline di raccolta e analisi da cima a fondo — orchestrazione delle sonde, rilevamento di menzioni e posizioni, estrazione delle fonti, rilevamento dei cambiamenti — portandone la precisione da buone euristiche a verità misurata e confrontata. È AI engineering applicato con una proprietà rara: ogni miglioramento che rilasci diventa subito visibile ai clienti come evidenza migliore. I modelli cambiano ogni mese; la pipeline che li misura deve evolvere altrettanto in fretta — sarai tu a tenerci davanti a quella curva.

Cosa farai

• Possedere la pipeline di sonde multi-assistente: pianificazione, resilienza, controllo dei costi e limiti per provider su dieci piattaforme.
• Migliorare il rilevamento di menzioni, posizioni e sentiment in sei lingue — misurato su set di risposte etichettate, non a sensazione.
• Costruire il livello di estrazione delle fonti che traccia quali pagine e domini plasmano ogni risposta.
• Progettare harness di valutazione che intercettino le regressioni prima che un cliente le veda.
• Seguire le release dei modelli e i cambi di API, adattando la pipeline in giorni, non in trimestri.
• Trasformare, con il team prodotto, i dati grezzi in nuove capacità misurabili — visibilità geografica, share of voice, avvisi di cambiamento.
• Mantenere il dataset longitudinale immutabile, ben modellato ed economico da interrogare mentre cresce di milioni di osservazioni.

Come si misura il successo

• La precisione del rilevamento ha un numero, una suite di benchmark e una tendenza visibile in salita.
• Un nuovo assistente o modello entra nella flotta di sonde in meno di un giorno.
• Gli incidenti dei provider degradano con grazia invece di creare buchi di dati silenziosi.
• Esiste almeno un nuovo tipo di evidenza per cui i clienti pagano perché l'hai costruito tu.

Cosa cerchiamo

• 3+ anni di engineering in produzione con Python; hai rilasciato e gestito pipeline di dati o ML.
• Esperienza diretta con le API dei LLM, i loro modi di fallire e la valutazione a livello di prompt.
• Tratti la misurazione come un problema di ingegneria: baseline, regressioni, dati etichettati.
• A tuo agio nel possedere un sistema per intero — architettura, costi, monitoraggio, incidenti.
• Scrivi in modo chiaro; un tuo design doc vale più della riunione che sostituisce.
• Bonus: esperienza NLP multilingue o lavoro precedente su strumenti di search o SEO.

Pubblicato il 1 settembre 2026