AI Engineer

Sempre più persone non cercano più su Google. Chiedono a ChatGPT.

“Qual è il miglior hotel di lusso a Venezia?”, “Dove dormire vicino a Piazza San Marco con vista?”, “Quale boutique hotel consigli per un weekend romantico?”.

Noi stiamo costruendo la tecnologia che decide chi compare in quelle risposte.

In dAirect aiutiamo hotel e operatori hospitality a diventare comprensibili, rilevanti e raccomandabili dagli assistenti AI come ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity.

Non facciamo SEO tradizionale. Stiamo costruendo il layer di ottimizzazione per la nuova era della ricerca conversazionale.

Cerchiamo un AI Engineer che voglia costruire questo motore insieme al CTO, con ownership reale su architettura, workflow, apprendimento del sistema ed evoluzione del prodotto.

Il ruolo

Cerchiamo una persona tecnica forte, con mindset da builder.

Qualcuno che non si limiti a usare modelli AI, ma che voglia capire come funzionano i sistemi di retrieval, ranking e selezione dietro agli assistenti AI - e trasformare questa comprensione in un vantaggio competitivo reale per migliaia di business.

Lavorerai direttamente con il CTO per progettare e costruire un sistema capace di:

• Raccogliere e strutturare informazioni da siti web, OTA e fonti esterne;
• Creare knowledge base semantiche solide;
• Ottimizzare contenuti, metadata e struttura informativa in funzione degli intenti di ricerca conversazionali;
• Misurare se e quando un business viene citato dagli LLM;
• Apprendere dai risultati nel tempo;
• Capire quali strategie funzionano davvero e adattarsi automaticamente.

Cosa costruirai

Lavorerai su workflow AI end-to-end che combinano:

• Scraping e data extraction;
• Semantic analysis;
• Retrieval systems;
• Ranking & optimization pipelines;
• Content generation;
• Evaluation frameworks;
• Feedback loops;
• Self-improving systems.

Esempi concreti di problemi che affronterai:

• Come trasformare il contenuto di un hotel in una knowledge base ottimizzata per gli LLM?
• Quali segnali aumentano la probabilità che ChatGPT citi una struttura?
• Come misuriamo “AI visibility” in modo affidabile?
• Come facciamo learning dalle ottimizzazioni già eseguite?
• Come costruiamo workflow che migliorano automaticamente nel tempo?
• Come prioritizziamo gli intenti con più probabilità di successo?
• Come rendiamo il sistema scalabile, adattivo e self-healing?

Cosa farai

• Progetterai e svilupperai workflow AI complessi in produzione.
• Costruirai pipeline di ingestion, enrichment e ottimizzazione dei dati.
• Lavorerai su sistemi di retrieval, ranking e semantic understanding.
• Svilupperai agent e workflow iterativi che apprendono dai risultati ottenuti.
• Definirai metriche ed evaluation framework per misurare AI visibility e performance.
• Collaborerai direttamente con il CTO sulle decisioni tecniche e di prodotto.
• Farai ricerca continua sui pattern di comportamento degli LLM e degli AI assistants.
• Trasformerai insight sperimentali in sistemi scalabili e affidabili.
• Contribuirai all’architettura tecnica del prodotto e alla direzione futura dell’area AI.

Stack & tecnologie

Lavoriamo principalmente con:

• TypeScript
• Python
• Node.js
• LLM APIs
• Vector databases
• Semantic search
• AI workflows & orchestration
• Web scraping & structured data extraction
• Evaluation pipelines
• Cloud infrastructure

Non cerchiamo keyword matching sulle tecnologie.

Cerchiamo persone che sappiano abbiano voglia di costruire.

Cerchiamo qualcuno che

• Ha esperienza concreta nello sviluppo di sistemi AI o workflow AI.
• Ha almeno 3 anni di esperienza oppure competenze dimostrabili molto forti.
• Scrive codice production-grade.
• Sa ragionare per sistemi, non solo per task.
• È autonomo, pragmatico e veloce nell’esecuzione.
• Ama sperimentare, misurare e iterare.
• Ha forte ownership e mentalità startup.
• Vuole costruire qualcosa di category-defining.

Nice to have

• Esperienza con scraping avanzato o browser automation.
• Esperienza con retrieval systems, RAG o ranking pipelines.
• Familiarità con SEO/GEO/AI visibility.
• Esperienza con knowledge graph o knowledge engineering.
• Esperienza con evaluation framework per LLM.
• Interesse per hospitality, travel o marketplace.
• Esperienza in startup early-stage.

Perché è interessante

Stiamo entrando in un cambio di paradigma enorme.

Le persone stanno passando dalla ricerca tradizionale alla scoperta guidata dagli AI assistants.

Chi controlla la visibilità dentro questi sistemi avrà un vantaggio enorme nei prossimi anni.

Questo ruolo significa lavorare sul problema prima che il mercato esploda davvero.

Avrai:

• Ownership reale;
• Impatto diretto sul prodotto;
• Confronto continuo con il CTO;
• Grande libertà tecnica;
• Possibilità di crescere molto rapidamente;
• Spazio per ricerca, sperimentazione e decisioni architetturali.

Costruirai una delle prime piattaforme pensate specificamente per l’AI discoverability.

Dettagli

• Full-time
• Hybrid / remote-friendly
• RAL: 35k–52k (in base all’esperienza)
• Stock options
• Sede: Hybrid, con ufficio a Milano