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AI Search Engineer

Engineering
San Francisco o da remoto
Tempo pieno

Svilupperà l'infrastruttura di ricerca che determina come gli agenti IA trovano, comprendono e ragionano sul web aperto. Progettata da zero per un mondo agentico.

Perché questo ruolo è importante

È un ruolo di grande responsabilità e grande impatto: realizzerà di fatto il Google dell'era dell'IA.
Lavorerà sull'intero stack di ricerca: crawling, indicizzazione, elaborazione delle query e ranking.
I sistemi che svilupperà saranno alla base del modo in cui gli agenti otterranno risposta a migliaia di miliardi di query.

Il ruolo

Stiamo ricostruendo la ricerca da zero per un mondo agent-first. Non si tratta di creare un wrapper attorno a un motore esistente, ma di ripensare cosa significa cercare quando l'utente è un agente IA che esegue un workflow di ricerca, non una persona che digita una query in una casella.

È uno dei ruoli di maggiore responsabilità e impatto in Olostep. L'opportunità è realizzare l'infrastruttura di ricerca per l'era dell'IA, l'equivalente di ciò che Google ha realizzato per il web umano, ma progettato fin dal primo giorno per gli agenti. Chi ricoprirà questo ruolo avrà un'enorme influenza sulla direzione dell'azienda.

Sarà responsabile dell'intera pipeline di ricerca: da come eseguiamo il crawling e indicizziamo il web su larga scala, a come elaboriamo e ordiniamo i risultati sia per ricerche rapide sia per ricerche approfondite in più passaggi. Progetterà sistemi affidabili, a bassa latenza e incentrati sui modelli di ragionamento dei moderni agenti IA.

Di cosa si occuperà

  • Progettare e scalare un crawler web distribuito ottimizzato per aggiornamento dei dati, copertura ed estrazione dei segnali rilevanti per gli agenti.
  • Realizzare e mantenere una pipeline di indicizzazione ad alto throughput in grado di elaborare miliardi di pagine con metadati strutturati.
  • Sviluppare sistemi di elaborazione delle query e di ranking che servano sia la ricerca rapida sia i casi d'uso di ricerca approfondita.
  • Creare pipeline di retrieval nativamente agentiche, consapevoli del contesto, del ragionamento multi-hop e del raffinamento iterativo delle query.
  • Dotare lo stack di ricerca di strumenti di osservabilità e usarli per migliorare continuamente pertinenza e affidabilità.

Processo di selezione

1
Colloquio conoscitivo (30 min)
2
Approfondimento tecnico (1 ora)
3
Periodo di prova interamente retribuito (1-4 settimane)
4
Offerta e onboarding

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