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Canale Telegram ufficiale della Datapizza Community📍 👉🏾 https://datapizza.tech/ Contiene fonti, approfondimenti, extra e spunti di discussione sul mondo Tech & AI👩💻👨💻
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频道 Datapizza Community 🍕📈 (@datapizza) 意大利语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 14 684 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 8 477，并在 意大利 地区排名第 1 712 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 14 684 名订阅者。
根据 03 十月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -49，过去 24 小时变化为 1，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 19.67%。内容发布后 24 小时内通常能获得 9.93% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 888 次浏览，首日通常累积 1 458 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 2。
- 主题关注点： 内容集中在 agente, modello, posizione, datapizza, ral 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Canale Telegram ufficiale della Datapizza Community📍
👉🏾 https://datapizza.tech/
Contiene fonti, approfondimenti, extra e spunti di discussione sul mondo Tech & AI👩💻👨💻”
凭借高频更新（最新数据采集于 04 十月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
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频道帖子
State cercando ancora una nuova sfida nel 2026?
Abbiamo una posizione che farà la differenza 🚀
Il Forward Deployed Engineer è il ruolo tech più importante dei prossimi 2 anni: una figura che negli USA esiste da oltre vent'anni, ma che in Italia è praticamente sconosciuta. 👀
Forward Deployed Engineer in Datapizza
💸 RAL: 35k-55k
💡 Esperienza: 3-5 anni
📍 Ibrido su Milano (con trasferimenti presso i clienti)
🙌 Tecnologie: Typescript, SQL, Database, Cloud, Container, CI/CD, Observability, LLM, RAG e Agenti
🇬🇧 Inglese fluente richiesto
👉 https://bit.ly/4ydUayY
In Datapizza lo stiamo ancora cercando per costruire agenti e workflow AI presso i nostri clienti, usando una piattaforma proprietaria di nuova generazione. 💪
Se pensate di essere la persona giusta, candidatevi al link!
| 2 |  +1Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌
1️⃣ Lead Data Architect in Intarget
💸 RAL: 60k-70k
💡 Esperienza: 5+ anni
📍 In sede a Pisa
🙌 Tecnologie: Python, SQL, Apache Kafka, GCP, Data Pipeline, Strumenti BI, CI/CD, Terraform
👉 https://bit.ly/4iTfDZn
2️⃣ AI Delivery Lead in Azienda Finanziaria Italiana
💸 RAL: 55k-65k
💡 Esperienza: 4-6 anni
📍 In sede a Milano
🙌 Tecnologie: RAG, Python, Agenti, Machine Learning, AI, GenAI, Claude Code
👉 https://bit.ly/3VglnlY
E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌 | 2 685 |
| 3 |  L'1 e 2 Ottobre arriva il palcoscenico di riferimento per chi lavora nel prodotto in Italia: Product Heroes Conference 2026 :superhero:
Due giorni al NH Milano Congress Centre, cinque format in parallelo, con Deep Dive su un singolo argomento trattato con la profondità che merita: casi concreti, numeri e lezioni da chi quel problema lo ha già affrontato. :dart:
Dentro troverete:
:pushpin: Product Mindset con Fabio Montagna (LEGO)
:pushpin: Migliorare l'esperienza di 6 milioni di clienti con l'AI, con Riccardo Queri (Prima)
:pushpin: Costruire meno, decidere meglio: il design nell'era dell'AI, con Nicolò Volpato (Tangible)
:pushpin: When everyone can build, who still needs engineers and PM? con speaker da PayFit, Alan e Satispay
:pushpin: 190+ roundtable su strategia, discovery, AI, crescita e organizzazione dei team
...e tanto altro.
A finire ci sarà un Networking Party per chiudere la giornata nel modo giusto! :tada:
Qui il link ai biglietti :point_right: https://bit.ly/DatapizzaxPHC
Ci vediamo lì? 🍕 | 2 670 |
| 4 |  100 sfide vere per mettere alla prova la ricerca profonda dell’AI 🔬
Microsoft ha rilasciato LiveDRBench, un benchmark con 100 task complessi presi da scenari reali: dalla scoperta di dataset scientifici alla ricerca su materiali, fino a eventi di interesse pubblico.
Dentro troverete:
📌 Compiti reali: non domande sintetiche, ma casi presi da esigenze concrete
📌 Ambiti diversi: scienza, materiali, dataset discovery ed eventi pubblici
📌 Difficoltà alta: pensato per mettere in crisi anche i sistemi di deep research più avanzati
📌 Dataset aperto: disponibile su Hugging Face per i vostri test
La trovate qui 👉 https://huggingface.co/datasets/microsoft/LiveDRBench | 2 748 |
| 5 |  Capiamo insieme come Jev (e in generale i modelli "system-one") possono essere usati e se veramente sono una minaccia per OpenAI e Anthropic.
📌 Cosa rende Jev diverso dai suoi competitors?
📌 I modelli "system-one" possono davvero competere con Sonnet, GPT-4?
📌 E se l'architettura computazionale fosse il vero game changer?
Ne parliamo in live con:
Manuel Vimercati, Direttore Scientifico
Simone Conversano, AI Transformation Specialist
📅 Mercoledì 23 settembre, ore 18:00
📍 In diretta su LinkedIn e YouTube
Assisti alla live qui 👇
LinkedIn: https://bit.ly/4h5pIB0
YouTube: https://bit.ly/4hly8TC | 2 617 |
| 6 |  Se state cercando una nuova sfida nel 2026, abbiamo una posizione che farà la differenza - e vi diciamo subito perché. 🚀
Il Forward Deployed Engineer è il ruolo tech più importante dei prossimi 2 anni: una figura che negli USA esiste da oltre vent'anni, ma che in Italia è praticamente sconosciuta. 👀
Forward Deployed Engineer in Datapizza
💸 RAL: 35k-55k
💡 Esperienza: 3-5 anni
📍 Ibrido su Milano (con trasferimenti presso i clienti)
🙌 Tecnologie: Typescript, SQL, Database, Cloud, Container, CI/CD, Observability, LLM, RAG e Agenti
🇬🇧 Inglese fluente richiesto
👉 https://bit.ly/4ydUayY
In Datapizza lo cerchiamo per costruire agenti e workflow AI presso i nostri clienti, usando una piattaforma proprietaria di nuova generazione. 💪
Se pensate di essere la persona giusta, candidatevi al link! | 2 694 |
| 7 |  Vi ricordiamo che dal 7 al 9 ottobre torniamo a Torino per Wave by Vento (il nuovo nome di Italian Tech Week), una delle conferenze tech più influenti d'Europa! 🚀
Vi aspettano:
📌 10.000 partecipanti, 200+ speaker, 70+ speech, 45 masterclass
📌 Tra gli speaker: Dario Amodei (CEO Anthropic), John Elkann (Exor, Stellantis, Ferrari), Jony Ive (LoveFrom) e altri
📌 Noi ci saremo con una masterclass di Giacomo Ciarlini, Co-Founder & CIO Datapizza, su come ripensare i processi aziendali da zero con l'AI
Per partecipare alla masterclass serve il Wave Pass, che potete trovare qui! 👉 bit.ly/4eZDov7
PS: Per voi c'è ancora uno sconto sul pass con il codice DATAPIZZA-WAVE15 (cumulabile con gli sconti gruppo) 🍕 | 2 625 |
| 8 |  Un benchmark per capire se gli agenti sanno fare ingegneria vera ⚙️
Frontier-Eng valuta agenti AI self-evolving su task di ingegneria reali, usando l'ottimizzazione generativa per capire quanto sanno migliorarsi da soli nel tempo.
Dentro troverete:
📌 Task reali: problemi ingegneristici presi da contesti di produzione
📌 Self-evolving: gli agenti aggiornano le proprie strategie iterazione dopo iterazione
📌 Metriche: come si misura il miglioramento progressivo, non solo il risultato finale
📌 Confronti: prestazioni di più famiglie di modelli sullo stesso set di task
Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2604.12290 | 2 679 |
| 9 |  Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌
1️⃣ Full Stack Developer in Air Srl
💸 RAL: 45k-55k
💡 Esperienza: 4-6 anni (2-3 anni nel ruolo)
📍 In sede a Vigevano (PV)
🙌 Tecnologie: Node.js, Typescript, SQL, AWS, Git, Docker, Testing
👉 Datapizza Jobs
2️⃣ System Administrator in Mondo Convenienza
💸 RAL: 35k-40k
💡 Esperienza: 3-6 anni (1-2 anni nel ruolo)
📍 Ibrido a Civitavecchia
🙌 Tecnologie: Active Directory, Windows Server, Google Cloud, Reti e Sistemi
👉 Datapizza Jobs
E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌 | 3 424 |
| 10 |  Un modello open source che fa ricerca come i grandi closed-source 🔍
Il team di Ohio State ha addestrato QUEST, una famiglia di agenti open (da 2 a 35 miliardi di parametri) che potete usare per ricerche approfondite: raccolta fatti, citazioni verificate e sintesi di report lunghi, senza passare per i modelli closed-source.
Dentro troverete:
📌 Dati sintetici: solo 8.000 task generati automaticamente, senza annotazione umana
📌 Training in tre fasi: mid-training, fine-tuning supervisionato e reinforcement learning
📌 Rubric trees: un sistema di reward verificabili applicabile a task diversi
📌 Risultati: prestazioni pari o superiori ai migliori agenti closed-source su 8 benchmark
📌 Open source: codice, pesi e demo pubblici su GitHub
Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2605.24218 | 3 353 |
| 11 |  Ogni team valuta i modelli AI a modo suo: risultato, zero confrontabilità 📊
Every Eval Ever propone uno schema comune e un repository condiviso per raccogliere i risultati di valutazione AI in un formato riutilizzabile da tutta la community.
Dentro troverete:
📌 Problema: risultati di eval sparsi e incompatibili tra loro
📌 Soluzione: uno schema unificato per registrare eval e risultati
📌 Repository: raccolta comunitaria già popolata con dati esistenti
📌 Obiettivo: rendere i benchmark AI comparabili nel tempo
Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2606.14516 | 2 950 |
| 12 |  Un dataset gigante di dati reali per l'AI embodied 🦾
AgiBot World 2026 è un dataset costruito su scene reali, pensato per la ricerca sull'intelligenza embodied. Raccoglie dimostrazioni registrate al 100% in ambienti reali con il robot AGIBOT G2.
Dentro troverete:
📌 Ambienti reali: spazi commerciali, case e scenari general-purpose
📌 Raccolta: modalità free-form sul robot AGIBOT G2
📌 Scala: pensato per coprire le principali direzioni di ricerca sull'embodied AI
Lo trovate qui 👉 https://huggingface.co/datasets/agibot-world/AgiBotWorld2026 | 3 488 |
| 13 |  Google Cloud apre le iscrizioni a Startup School: Agent Builder, un corso tecnico intensivo per costruire da zero la vostra squadra di agenti AI 🦾
Dal 15 al 24 settembre, quattro lezioni live pensate per founder, CTO e lead engineer, non per chi parte da zero: l'obiettivo è arrivare a un vero e proprio "co-founder" fatto di quattro agenti in produzione, usando Gemini Enterprise Agent Platform e Google Antigravity 2.0.
Dentro troverete:
📌 Architettura di agenti stateful, pronti per la produzione
📌 RAG avanzato, vector search e Agent Development Kit (ADK) in Python
📌 Costruzione di 4 agenti: Market Intelligence, Product Knowledge RAG, Multimodal Onboarding, Local Developer Companion
📌 Deploy sicuro su Google Cloud, zero vendor lock-in
Ogni lezione si svolge alle 10:00 e alle 18:00 italiane, e resta disponibile on demand dopo la diretta.
Lo potete trovare qui 👉 https://cloudonair.withgoogle.com/events/startup-school-agent-builder-q3-2026 | 3 203 |
| 14 |  Quanto reggono gli agenti AI in più lingue? 💬
PolyWorkBench è un nuovo benchmark che mette alla prova gli agenti LLM su task lunghi e complessi in contesti multilingue, un'area ancora poco esplorata rispetto alle valutazioni solo in inglese.
Dentro troverete:
📌 Il gap: la maggior parte dei benchmark per agenti valuta solo in inglese
📌 Il formato: task realistici a orizzonte lungo in più lingue
📌 I modelli testati: confronto tra i principali agenti LLM frontier
📌 I risultati: cali di performance significativi fuori dall'inglese
📌 L'utilità: un punto di riferimento per chi sviluppa agenti globali
La trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2607.06008 | 3 758 |
| 15 |  +1Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌
1️⃣ AI Engineer (Team AI & GenAI Development) in Generali
💸 RAL: 47k-53k
💡 Esperienza: 3-5 anni
📍 Ibrido su Milano
🙌 Tecnologie: Computer Vision, Python, Inglese, PyTorch, LangChain, GenAI, Agenti, AWS, MLOps
👉 https://bit.ly/4cBTTNy
2️⃣ Process Analyst in Easynet Group
💸 RAL: 30k-35k
💡 Esperienza: 1-2 anni
📍 Ibrido a Lecco
🙌 Tecnologie: Data Analysis, Databases, Strumenti BI, SQL, SAP, AI
👉 https://bit.ly/4y5LuLb
E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌 | 4 332 |
| 16 |  La guida IBM al prompt engineering, aggiornata al 2026 ✍️
IBM ha aggiornato la sua guida al prompt engineering con tecniche pratiche per ottenere risposte più accurate dai modelli, incluso l'uso di RAG, summarization e input strutturati come il JSON.
Dentro troverete:
📌 RAG: come combinare prompt e retrieval per risposte più precise
📌 Structured input: usare JSON e schemi per guidare il modello
📌 Tecniche pratiche: esempi concreti applicabili da subito
📌 Risorse extra: repository GitHub con casi d'uso reali
La trovate qui 👉 https://www.ibm.com/think/prompt-engineering | 3 883 |
| 17 |  Un nuovo paradigma per il ragionamento degli agenti 🗺️
Il paper MAP (Map-then-Act) propone un approccio in due fasi per il ragionamento interattivo degli agenti su orizzonti lunghi: prima si costruisce una mappa dell'ambiente, poi si agisce sulla base di quella mappa.
Dentro troverete:
📌 Il problema: gli agenti perdono coerenza sui task che durano molti step
📌 La fase di mapping: costruzione esplicita di una rappresentazione dell'ambiente
📌 La fase di azione: decisioni prese sulla mappa invece che step-by-step alla cieca
📌 I test: valutazioni su scenari interattivi a orizzonte lungo
📌 I risultati: miglioramenti misurabili rispetto agli approcci reattivi classici
Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2605.13037 | 3 565 |
| 18 |  Inferenza LLM in tempo reale: il corso con Cerebras ⚡
DeepLearning.AI, in collaborazione con Cerebras, ha lanciato Fast LLM Inference with Cerebras: un corso per costruire applicazioni LLM che rispondono in tempo reale sfruttando il Wafer-Scale Engine (WSE-3).
Dentro troverete:
📌 L'hardware: come funziona l'inferenza sul chip Wafer-Scale di Cerebras
📌 I casi d'uso: applicazioni latency-sensitive come la personalizzazione live
📌 I workflow multi-tool: gestire più chiamate in tempo reale senza colli di bottiglia
📌 Gli insegnanti: un team di ingegneri Cerebras che condivide esempi pratici
📌 Il formato: corso breve, gratuito e diretto sui casi d'uso reali
Ecco a voi il link! 👉 https://www.deeplearning.ai/courses/fast-llm-inference-with-cerebras | 3 715 |
| 19 |  Un benchmark per capire se gli agenti sono davvero proattivi 🎯
UniClawBench valuta gli agenti su task reali con un sistema a tre agenti: un executor, un supervisor nascosto e uno user agent che simula feedback multi-turno senza svelare i criteri di valutazione.
Dentro troverete:
📌 Executor agent: esegue il task richiesto
📌 Supervisor nascosto: valuta la qualità senza essere visibile all'agente
📌 User agent: simula un utente reale con feedback multi-turno
📌 L'obiettivo: misurare la proattività, non solo l'esecuzione
Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2607.08768 | 4 217 |
| 20 |  Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌
1️⃣ Software Engineer (.NET) - Imatra
💸 RAL: 45k - 55k
💡 Esperienza: 4+ anni
📍 Full Remote, con la disponibilità di recarsi in sede a Rimini quando richiesto
🙌 Tecnologie: C#, .NET, SQL, PostgreSQL, ReactGCP
👉 https://bit.ly/4y957Bi
2️⃣ Senior Software Engineer - Datapizza
💸 RAL: 40k - 55k
💡 Esperienza: 4+ anni
📍 Full Remote
🙌 Tecnologie: Effect, Docker, Typescript, TanStack, AWS, Next.JS, Bun
👉 https://bit.ly/4h5NeOa
E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌 | 4 071 |
