L'Azienda
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Ital Brokers S.p.A. è un broker assicurativo indipendente con sede a Genova, attivo nella gestione di rischi complessi per clienti corporate di primario standing. Con un team di circa 90 professionisti e un portafoglio che include gruppi industriali di rilievo nazionale, ItalBrokers sta attraversando una fase di trasformazione strategica profonda: l'obiettivo è costruire un modello di brokeraggio più evoluto, in cui la competenza tecnica assicurativa si integra con strumenti digitali avanzati, processi riprogettati e un utilizzo maturo dell'intelligenza artificiale.
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Questa trasformazione non è affidata a grandi team o a consulenti esterni: si costruisce dall'interno, con persone che hanno la capacità di capire il business, identificare le possibilità e sviluppare soluzioni concrete. Chi entra in questa fase ha la possibilità di lasciare un segno reale sull'organizzazione.
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Il Ruolo
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Ital Brokers ricerca un Senior AI Developer che sappia operare con piena autonomia lungo l'intero ciclo di vita di una soluzione: dalla comprensione del problema operativo, alla progettazione dell'architettura, allo sviluppo, fino al rilascio e alla manutenzione in produzione.
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La figura lavorerà su tre fronti in parallelo: lo sviluppo di nuovi applicativi e agenti AI su iniziativa propria o in risposta a esigenze di business; l'integrazione e il miglioramento dei sistemi già in uso, introducendo componenti intelligenti dove oggi i processi sono manuali o parzialmente automatizzati; e la partecipazione a progetti strategici di trasformazione digitale, dove la competenza tecnica deve dialogare con la visione di business.
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Responsabilità Principali
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- Sviluppo di nuovi applicativi AI: strumenti interni, automazioni di processo, agenti autonomi capaci di interagire con sistemi, dati e utenti per portare a termine obiettivi complessi
- Progettazione e implementazione di agenti LLM-based con capacità di ragionamento multi-step, utilizzo di tool, gestione della memoria e orchestrazione di flussi decisionali
- Intervento sui sistemi esistenti per introdurre componenti AI: classificazione automatica, estrazione di informazioni, supporto decisionale, riduzione del lavoro manuale ripetitivo
- Integrazione di modelli di linguaggio tramite API in flussi operativi reali, con attenzione alla qualità e alla coerenza degli output, alla gestione degli errori e al controllo dei costi
- Sviluppo e gestione di pipeline di elaborazione dati: dalla fase di acquisizione e trasformazione fino alla restituzione di output strutturati e utilizzabili dai processi aziendali
- Progettazione del layer di integrazione verso sistemi interni e piattaforme esterne tramite API REST, con approccio modulare e orientato alla manutenibilità
- Monitoraggio delle performance dei sistemi AI in produzione, gestione del ciclo di vita dei modelli e intervento proattivo in caso di degrado della qualità
- Partecipazione attiva a progetti di trasformazione strategica, contribuendo con visione tecnica alle fasi di analisi, progettazione e implementazione
Requisiti\n
Tecnici
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- Esperienza di almeno 4–5 anni in ruoli di sviluppo software con focus specifico su sistemi AI, NLP applicato o sviluppo di agenti intelligenti
- Solida padronanza delle API di modelli LLM in ambienti produttivi (Anthropic Claude, OpenAI o equivalenti): prompt engineering strutturato, gestione del contesto, function calling, parsing e validazione degli output, ottimizzazione dei costi di inferenza
- Esperienza concreta nello sviluppo di agenti AI: architetture agentic, orchestrazione di tool, gestione della memoria, pattern ReAct o equivalenti
- Conoscenza approfondita di framework per lo sviluppo AI (LangChain, LlamaIndex, o equivalenti) e architetture RAG per la gestione della conoscenza
- Solida conoscenza di Python come linguaggio principale; gradita familiarità con TypeScript o JavaScript per componenti di integrazione
- Esperienza con ambienti cloud — preferibilmente AWS — e architetture serverless o containerizzate
- Conoscenza di basi di dati relazionali e vettoriali, con capacità di progettare schemi a supporto di pipeline AI e sistemi di retrieval semantico
- Familiarità con pratiche di monitoring e valutazione di sistemi AI in produzione: rilevazione del degrado, logging strutturato, testing su modelli probabilistici
- Uso fluente degli strumenti di sviluppo AI-assisted (GitHub Copilot, Cursor o equivalenti) come acceleratori del proprio lavoro
Trasversali\n
- Autonomia operativa solida: sa portare avanti un progetto dalla fase di analisi al rilascio senza necessità di supervisione continua
- Mentalità fortemente analit