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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!

Se 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! 🙌

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? 🍕

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

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

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!

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) 🍕

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

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! 🙌

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

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

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

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

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

Se 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! 🙌

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

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

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

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

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! 🙌