Platonic Research cerca una persona che governi il livello tra i dati grezzi raccolti sul desktop e ciò che il cliente vede davvero. Il punto non è il modeling: è il giudizio, cioè capire quali pattern meritano di diventare informazioni utili al business. Oltre alla retribuzione fissa l'azienda prevede piani di ESOP, con equity fino a un milione di dollari per chi porta risultati che spostano davvero la traiettoria dell'azienda.
Ruolo
Il lavoro sta a metà tra data science e data engineering, con l'AI usata come strumento pratico dentro la pipeline. Passerai molto tempo dentro i dati: analizzerai sessioni reali, cercherai i pattern ricorrenti e migliorerai le pipeline che puliscono, arricchiscono, segmentano e aggregano i dati sui flussi di lavoro, su un problema aperto che non ha una risposta da manuale. Ti servirà anche sviluppare istinto per le esigenze di business dei clienti e tradurre il loro riscontro in cambiamenti di prodotto, siano nuove funzionalità o il ripensamento di quelle esistenti. Il profilo giusto è attratto dai problemi aperti, propone miglioramenti prima che qualcuno li chieda, si muove veloce dentro un codebase senza lasciare disordine e usa git come si deve: commit chiari, branch pulite, modifiche revisionabili.
Tecnologie
Pipeline di dati e processi ETL su stream di eventi di interfaccia, con LLM usati per elaborare dati su larga scala. È richiesta esperienza concreta in progetti costruiti con gli LLM, non solo in via sperimentale.
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Informazioni su Platonic Research
Platonic Research sviluppa una piattaforma di process monitoring e task mining che trasforma il lavoro reale in process intelligence. Il prodotto registra come le persone lavorano davvero su applicazioni desktop e browser e usa l'intelligenza artificiale per ricostruire i flussi di lavoro: mappe di processo, allocazione del tempo, colli di bottiglia e opportunità di automazione. La raccolta dei segnali è pensata fin dall'inizio con confini di privacy espliciti: screenshot periodici, titoli delle finestre attive, click, scroll e scorciatoie da tastiera, ma nessun testo digitato, nessuna webcam, nessun microfono e nessuna registrazione video continua. Chi lavora può mettere in pausa la registrazione e decidere quali sessioni entrano nella process discovery, così lo strumento resta un'analisi dei processi e non un sistema di sorveglianza dei dipendenti.
L'idea alla base è semplice: la maggior parte delle aziende conosce le proprie operazioni attraverso interviste, dashboard di business intelligence e aneddoti, mentre il lavoro che avviene davvero sul computer resta invisibile. Platonic condensa gli eventi grezzi dell'interfaccia in attività e processi ricorrenti, individua copia-incolla, tempi morti, cambi di applicazione e passaggi di consegne, e mostra quanto dura realmente ogni flusso di lavoro. Da lì permette di confrontare le varianti dello stesso processo tra squadre, ruoli e strumenti e di ordinare le opportunità di automazione per frequenza, durata, sforzo manuale e ripetibilità, con evidenze misurate invece che ipotesi. È una startup in fase iniziale che lavora con clienti enterprise e cerca persone pragmatiche, a proprio agio tra AI, sistemi, prodotto e operations, in una squadra piccola dove ogni assunzione incide sulla direzione del prodotto.