Hiring Profile

Full Stack Developer

Python, Node.js, React. With real AI integration experience.

1. Context

We need a generalist who can ship end-to-end features across a small product. Most of the AI infrastructure (memory, retrieval, evals) is owned by another role and lives behind an internal service that you call. Your day is more about UI, APIs, integrations, and the small AI features that knit it together than building model infrastructure. Stack: Python (FastAPI), Node.js (services + realtime), React + TypeScript on the frontend, Postgres.

2. Ownership

User-facing features in React + TypeScript (dashboards, forms, settings, onboarding)
Python (FastAPI) services for product logic, calling the internal AI service
Node.js services for realtime (WebSockets) and third-party integrations (Stripe, email, webhooks)
Small AI features: prompt-based helpers, summarisation, embeddings via the internal API
Admin UIs for ops and content management
Reasonable test coverage on what you ship (Pytest, Vitest, Playwright for end-to-end where it matters)
Helping with deploys (Docker, basic CI)

3. Skills required

Must have

Area	What we need
Python	Comfortable with async, FastAPI or Flask, requests, packaging. Can debug a stack trace, not just Google it.
Node.js	Knows the event loop, async/await, Express or Fastify, npm/pnpm. Can build a clean REST or WebSocket service.
React	Hooks, functional components, state management (Context, Zustand or similar), forms, data fetching (SWR or TanStack Query).
TypeScript	Comfortable on the frontend at minimum. Knows the difference between `any` and a real type.
HTML / CSS	Solid with Flexbox and Grid. Can implement a design without it looking off by 4px. Familiar with one component approach (Tailwind, CSS Modules, styled-components).
AI integration	Has called OpenAI / Anthropic / similar APIs in production. Knows prompts, system messages, streaming, token costs, retries. Has shipped a real feature that uses an LLM.
REST APIs	Can design clean endpoints, knows auth, pagination, idempotency. Can read OpenAPI / Swagger.
PostgreSQL	Comfortable with SQL, joins, indexes. Has used an ORM (SQLAlchemy, Prisma, Drizzle). Knows when to drop down to raw SQL.
Git	Branches, PRs, rebase, conflict resolution. Reviews code, does not just push.
Docker basics	Can write a Dockerfile, run docker compose locally, knows what a container is vs an image.

4. Profile fit

You are:

A generalist who likes shipping features people use, more than writing perfect framework code.
Comfortable jumping between backend, frontend, and a bit of devops in the same week.
Pragmatic about AI: you treat the LLM as a tool, not magic. You ask "what is the simplest prompt that works" before reaching for fine-tuning.
Good at reading and modifying existing code without rewriting it from scratch.
Able to talk to designers and PMs in their language and translate it into code.
Happy to maintain the boring bits - admin pages, settings, billing flows - because they matter to real users.

5. Not a fit

You are probably not the right person if:

You only want to work on greenfield projects and avoid touching legacy code.
You skip writing tests because "the feature works."
You think the frontend is "just CSS" and beneath you (or the opposite).
You expect to specialise in one stack and never touch the other.
You need a fully spec'd ticket before you can start.
You see AI features as a black box and prefer to leave the prompt to "someone else."

6. Interview signal

We will look for:

A small feature you can walk us through - what you built, why those choices, what you would change.
Reading some real code and pointing out two or three things you would clean up.
A short pairing session where we build a small UI + API endpoint together.
How you would integrate an LLM call into a feature (rate limits, errors, prompt structure, cost).
Sample code (PRs, side projects, GitHub all count - quality over quantity).

Sounds like you? We would love to hear from you.

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Profilo di Ricerca

Full Stack Developer

Python, Node.js, React. Con esperienza concreta di integrazione AI.

1. Contesto

Cerchiamo una persona generalista capace di rilasciare feature end-to-end su un prodotto piccolo. La maggior parte dell'infrastruttura AI (memoria, retrieval, eval) è di un altro ruolo e vive dietro un servizio interno che richiamerai. La tua giornata è più UI, API, integrazioni e piccoli tocchi di AI che costruire infrastruttura per i modelli. Stack: Python (FastAPI), Node.js (servizi + realtime), React + TypeScript sul frontend, Postgres.

2. Responsabilità

Feature lato utente in React + TypeScript (dashboard, form, settings, onboarding)
Servizi Python (FastAPI) per la logica di prodotto, che parlano col servizio AI interno
Servizi Node.js per il realtime (WebSocket) e integrazioni di terze parti (Stripe, email, webhook)
Piccole feature AI: helper basati su prompt, summarization, embeddings tramite l'API interna
UI di amministrazione per ops e gestione contenuti
Una copertura di test ragionevole su ciò che rilasci (Pytest, Vitest, Playwright per gli end-to-end dove serve)
Aiuto nei deploy (Docker, CI di base)

3. Competenze richieste

Indispensabili

Area	Cosa ci serve
Python	A suo agio con async, FastAPI o Flask, requests, packaging. Sa fare debug di uno stack trace, non solo Googlarlo.
Node.js	Conosce l'event loop, async/await, Express o Fastify, npm/pnpm. Sa costruire un servizio REST o WebSocket pulito.
React	Hooks, componenti funzionali, state management (Context, Zustand o simili), form, data fetching (SWR o TanStack Query).
TypeScript	A suo agio almeno sul frontend. Conosce la differenza tra `any` e un tipo vero.
HTML / CSS	Solido con Flexbox e Grid. Sa implementare un design senza che venga fuori sfalsato di 4px. Familiare con un approccio a componenti (Tailwind, CSS Modules, styled-components).
Integrazione AI	Ha chiamato API di OpenAI / Anthropic / simili in produzione. Conosce prompt, system message, streaming, costi dei token, retry. Ha rilasciato una feature concreta che usa un LLM.
API REST	Sa progettare endpoint puliti, conosce auth, paginazione, idempotenza. Sa leggere OpenAPI / Swagger.
PostgreSQL	A suo agio con SQL, join, indici. Ha usato un ORM (SQLAlchemy, Prisma, Drizzle). Sa quando scendere a SQL raw.
Git	Branch, PR, rebase, risoluzione dei conflitti. Fa code review, non si limita a pushare.
Docker basics	Sa scrivere un Dockerfile, far girare docker compose in locale, conosce la differenza tra container e immagine.

4. Profilo ideale

Tu sei:

Una persona generalista a cui piace rilasciare feature che la gente usa, più che scrivere codice di framework perfetto.
A tuo agio nel saltare tra backend, frontend e un po' di devops nella stessa settimana.
Pragmatico sull'AI: tratti l'LLM come uno strumento, non come magia. Ti chiedi «qual è il prompt più semplice che funziona» prima di pensare al fine-tuning.
Bravo a leggere e modificare codice esistente senza riscriverlo da zero.
Sai parlare con designer e PM nella loro lingua e tradurlo in codice.
Felice di mantenere anche le parti noiose - admin, settings, flussi di billing - perché contano per gli utenti veri.

5. Non adatto

Probabilmente non sei la persona giusta se:

Vuoi lavorare solo su progetti greenfield ed evitare di toccare il codice legacy.
Salti la scrittura dei test perché «la feature funziona».
Pensi che il frontend sia «solo CSS» e sotto il tuo livello (o viceversa).
Ti aspetti di specializzarti in uno stack e di non toccare mai l'altro.
Hai bisogno di un ticket completamente specificato prima di iniziare.
Vedi le feature AI come una scatola nera e preferisci lasciare il prompt a «qualcun altro».

6. Cosa valuteremo al colloquio

Cercheremo:

Una piccola feature che sai illustrare - cosa hai costruito, perché quelle scelte, cosa cambieresti.
Leggere del codice vero e indicare due o tre cose che ripuliresti.
Una breve sessione di pair programming in cui costruiamo insieme una piccola UI + endpoint API.
Come integreresti una chiamata LLM in una feature (rate limit, errori, struttura del prompt, costi).
Codice di esempio (PR, side project, GitHub contano tutti - qualità più che quantità).

Ti riconosci? Ci piacerebbe sentirti.

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