AI Engineering

    AI engineer per il tuo team — costruiamo funzionalità in produzione, non demo

    Integrazione LLM, sistemi di retrieval, workflow di agenti. Inseriamo AI engineer senior nel tuo team o costruiamo direttamente lo strato AI del tuo prodotto. Fuso orario EU, niente hype, evals reali.

    Senior
    AI engineer pre-selezionati
    CET
    Fuso orario EU, collaborazione in tempo reale
    Evals first
    Prima misuriamo, poi rilasciamo
    Parliamo del tuo progetto AIScopri il modello team extension

    Tre modi per integrare l'AI nel tuo business

    Parti dove il ROI è più chiaro. Abbiamo visto tante demo accattivanti morire in produzione — quelle non le rilasciamo.

    Funzionalità LLM nella tua app

    Ideale quando: hai un SaaS o uno strumento interno e vuoi aggiungere chat / sintesi / classificazione / generazione

    Aggiungiamo funzionalità basate su LLM ai prodotti esistenti. UI in streaming, versioning dei prompt, A/B test contro baseline deterministiche, percorsi di fallback quando il modello sbaglia.

    • Anthropic Claude + OpenAI SDK con fallback tra provider
    • Streaming con cancellazione, retry, gestione rate-limit
    • Versioning dei prompt + evals su dataset golden

    Agenti AI & workflow

    Ideale quando: hai lavoro ripetitivo multi-step che oggi svolgono persone

    Costruiamo agenti che completano compiti reali — ricerca, classificazione, drafting, automazioni multi-step. Scope limitati, observability, human-in-the-loop dove serve.

    • Tool calls in loop con evals solidi + tracing
    • Approvazione umana per azioni ad alto impatto
    • Budget di costo e latency applicati a runtime

    Retrieval (RAG) sui tuoi dati

    Ideale quando: hai un corpus di documenti / ticket / wiki / contratti che il tuo team consulta ogni giorno

    Conoscenza ricercabile sui tuoi dati. Retrieval ibrido (semantico + keyword), citazioni, controlli di freschezza, ACL allineate ai permessi esistenti.

    • pgvector o Qdrant come vector store — decidi tu
    • Tracciamento delle citazioni — ogni risposta linka alla fonte
    • Reranking + filtri per metadati (data, owner, ACL)

    Cosa facciamo davvero bene

    Le parti che distinguono un'AI funzionante da una demo che impressiona.

    Prompt engineering

    Prompt versionati, output strutturati (JSON Schema, tool calls), guardrail contro prompt injection. Trattiamo i prompt come codice — revisionati, testati, rilasciati.

    Evals & monitoring

    Dataset golden, LLM-as-judge con rubriche calibrate, rilevamento di regressioni a ogni cambio di modello/prompt. Log di produzione campionati negli eval set.

    Vector DB & embeddings

    pgvector, Qdrant, Weaviate — ognuno ha trade-off. Scegliamo in base a scala + infrastruttura esistente, non per preferenza di vendor. Hybrid search (BM25 + cosine).

    Orchestrazione di agenti

    LangGraph, state machine custom o semplici loop di tool calls — usiamo ciò che si adatta al problema. Distributed tracing tra gli step. Resumable in caso di errore.

    Ottimizzazione dei costi

    Model routing (modello economico per query semplici, smart per quelle difficili), prompt caching, batch API, response caching. Tipicamente 40–70% di riduzione dei costi senza perdita di qualità.

    Privacy & on-prem

    Deployment on-prem per dati sensibili (LLM open-source via vLLM / Ollama), policy zero-retention sulle API commerciali, residenza dati EU, allineato GDPR.

    Le tecnologie AI con cui rilasciamo

    Strumenti messi in produzione, non solo in slide di demo.

    Claude (Anthropic)

    LLM

    GPT (OpenAI)

    LLM

    LangGraph

    Orchestrazione

    pgvector / Qdrant

    Vector DB

    Python

    Linguaggio

    TypeScript

    Linguaggio

    Perché non affidarsi a uno degli AI hype-shop?

    La maggior parte del lavoro AI fallisce in produzione — non perché il modello sia debole, ma perché l'engineering intorno è fragile. Veniamo prima di tutto da un background di software engineering (ERP, POS, mobile), quindi trattiamo le feature AI come qualsiasi altro sistema in produzione: evals, monitoring, percorsi di rollback, controlli di costo. Ti servono AI engineer dedicati nel tuo team invece di un progetto one-shot? Il nostro modello Team Extension copre anche questo.

    Scopri il modello Team Extension

    Come costruiamo le funzionalità AI

    Prima la discovery. Nessuna demo finisce in produzione.

    Discovery & piano di eval

    Qual è il task, qual è l'impatto utente, cosa conta come 'buono'? Definiamo l'eval prima del modello. Se non possiamo misurarlo, non lo costruiamo.

    Prototipo rapido

    La fetta end-to-end più piccola che incontra dati reali + utenti reali. Codice throwaway se serve — la velocità di apprendimento conta più di uno scaffolding riutilizzabile.

    Productionize

    Una volta superati gli evals, lo irrobustiamo. Rate limiting, observability, fallback, budget di costo, security review, pipeline di deployment.

    Operare & migliorare

    Monitoriamo gli evals in produzione. Rileviamo drift. Iteriamo su prompt e modelli. Restiamo nel team dopo il lancio — le funzionalità AI migliorano col feedback, non si deteriorano.

    Hai in mente una funzionalità AI?

    Raccontaci il problema che vuoi risolvere — non il modello che vuoi usare. Torniamo con un piano di eval, una valutazione onesta sull'opportunità di usare l'AI e uno scope di massima. Di solito entro 48 ore.

    Avvia un progetto AI

    Niente hype. Niente video demo. Senza evals non vale.