AI Engineer - Live Story

Product Heroes seleziona un AI/ML Engineer per Live Story, la piattaforma next-generation che sta rivoluzionando il modo in cui i brand gestiscono il digital storytelling.

🏢 Il Prodotto: Live Story

Live Story non è il solito CMS. È una piattaforma che offre un editor visuale intuitivo per creare, pubblicare e ottimizzare contenuti su tutti i touchpoint digitali.

⚡ Cosa farai

Il tuo codice renderà la piattaforma "intelligente", automatizzando processi creativi e analitici. In concreto, ti occuperai di:

• Sviluppo e integrazione di feature AI: costruirai, prototiperai e contribuirai al deploy di sistemi AI. Questo significa implementare il fine-tuning di LLM open source (con tecniche come LoRA/QLoRA), lavorare con API proprietarie e integrare modelli di Machine Learning classico dentro al prodotto.
• Sistemi agentici e tooling: costruirai e manterrai workflow di AI agent, sfruttando il Model Context Protocol (MCP) e framework di orchestrazione per collegare gli LLM a fonti dati e strumenti in modo sicuro.
• Traduzione dei bisogni di business: lavorerai al fianco di engineer senior e del Product Team per capire i requisiti di business e aiutare a tradurli in soluzioni concrete di AI e data science.
• AI Infrastructure & LLMOps: contribuirai alla piattaforma AI implementando sistemi di prompt management, configurando vector database e supportando le pipeline di monitoraggio e deploy dei modelli.
• Iterazione e miglioramento continuo: monitorerai le performance dei modelli in produzione (sia classici che generativi), terrai traccia del consumo di token e itererai su prompt e parametri per migliorare la qualità e ottimizzare i costi.

Product Heroes seleziona un AI/ML Engineer per Live Story, la piattaforma next-generation che sta rivoluzionando il modo in cui i brand gestiscono il digital storytelling.🏢 Il Prodotto: Live StoryLive Story non è il solito CMS. È una piattaforma che of...

🛠 Chi stiamo cercando

Cerchiamo una persona con 1–3 anni di esperienza applicata in AI Engineering, Machine Learning o Data Science, preferibilmente maturata in contesti SaaS o product-driven, con almeno qualche esperienza di messa in produzione dei modelli.

Hard Skills:

• Python: buona padronanza del linguaggio e di uno stack AI/ML moderno.
• Generative AI & LLMOps: familiarità con PyTorch, Hugging Face (Transformers, PEFT/LoRA), LangChain o LlamaIndex e vector database.
• Classical ML & Data Science: esperienza di base con Scikit-Learn, Pandas, NumPy e modellazione statistica.
• GenAI hands-on: buona comprensione del prompt engineering (Few-Shot, Chain-of-Thought), dei vincoli di context window e dell'uso degli embedding per la ricerca semantica.
• Consapevolezza dei vincoli di produzione: sai come ragionare su latenza di inferenza, rate limit delle API e monitoraggio dei costi in token.

Mindset:

• Adattabilità lungo lo spettro ML: sai muoverti tra task classici di predizione e classificazione e applicazioni LLM basate su transformer, scegliendo lo strumento più adatto al problema.
• Comunicazione: sai collaborare all'interno di un team tecnico e confrontarti sugli obiettivi con gli stakeholder di prodotto, con buone capacità analitiche.

Nice to have:

• Esperienza con metodologie Agile (Scrum/Kanban).
• Collaborazione in squad di prodotto cross-funzionali (con Product Manager, UX Designer e Backend Engineer).
• Progetti personali o esperienze professionali nella costruzione di AI sidekick, chatbot o strumenti di generazione automatica di contenuti.
• Conoscenza di base di come il frontend gestisce le feature AI (per esempio streaming delle risposte API o stati di loading nella UI).

Product Heroes seleziona un AI/ML Engineer per Live Story, la piattaforma next-generation che sta rivoluzionando il modo in cui i brand gestiscono il digital storytelling.

🏢 Il Prodotto: Live Story

Live Story non è il solito CMS. È una piattaforma che offre un editor visuale intuitivo per creare, pubblicare e ottimizzare contenuti su tutti i touchpoint digitali.

⚡ Cosa farai

Il tuo codice renderà la piattaforma "intelligente", automatizzando processi creativi e analitici. In concreto, ti occuperai di:

• Sviluppo e integrazione di feature AI: costruirai, prototiperai e contribuirai al deploy di sistemi AI. Questo significa implementare il fine-tuning di LLM open source (con tecniche come LoRA/QLoRA), lavorare con API proprietarie e integrare modelli di Machine Learning classico dentro al prodotto.
• Sistemi agentici e tooling: costruirai e manterrai workflow di AI agent, sfruttando il Model Context Protocol (MCP) e framework di orchestrazione per collegare gli LLM a fonti dati e strumenti in modo sicuro.
• Traduzione dei bisogni di business: lavorerai al fianco di engineer senior e del Product Team per capire i requisiti di business e aiutare a tradurli in soluzioni concrete di AI e data science.
• AI Infrastructure & LLMOps: contribuirai alla piattaforma AI implementando sistemi di prompt management, configurando vector database e supportando le pipeline di monitoraggio e deploy dei modelli.
• Iterazione e miglioramento continuo: monitorerai le performance dei modelli in produzione (sia classici che generativi), terrai traccia del consumo di token e itererai su prompt e parametri per migliorare la qualità e ottimizzare i costi.

Product Heroes seleziona un AI/ML Engineer per Live Story, la piattaforma next-generation che sta rivoluzionando il modo in cui i brand gestiscono il digital storytelling.🏢 Il Prodotto: Live StoryLive Story non è il solito CMS. È una piattaforma che of...

🛠 Chi stiamo cercando

Cerchiamo una persona con 1–3 anni di esperienza applicata in AI Engineering, Machine Learning o Data Science, preferibilmente maturata in contesti SaaS o product-driven, con almeno qualche esperienza di messa in produzione dei modelli.

Hard Skills:

• Python: buona padronanza del linguaggio e di uno stack AI/ML moderno.
• Generative AI & LLMOps: familiarità con PyTorch, Hugging Face (Transformers, PEFT/LoRA), LangChain o LlamaIndex e vector database.
• Classical ML & Data Science: esperienza di base con Scikit-Learn, Pandas, NumPy e modellazione statistica.
• GenAI hands-on: buona comprensione del prompt engineering (Few-Shot, Chain-of-Thought), dei vincoli di context window e dell'uso degli embedding per la ricerca semantica.
• Consapevolezza dei vincoli di produzione: sai come ragionare su latenza di inferenza, rate limit delle API e monitoraggio dei costi in token.

Mindset:

• Adattabilità lungo lo spettro ML: sai muoverti tra task classici di predizione e classificazione e applicazioni LLM basate su transformer, scegliendo lo strumento più adatto al problema.
• Comunicazione: sai collaborare all'interno di un team tecnico e confrontarti sugli obiettivi con gli stakeholder di prodotto, con buone capacità analitiche.

Nice to have:

• Esperienza con metodologie Agile (Scrum/Kanban).
• Collaborazione in squad di prodotto cross-funzionali (con Product Manager, UX Designer e Backend Engineer).
• Progetti personali o esperienze professionali nella costruzione di AI sidekick, chatbot o strumenti di generazione automatica di contenuti.
• Conoscenza di base di come il frontend gestisce le feature AI (per esempio streaming delle risposte API o stati di loading nella UI).