DualEntry cerca una figura senior che applichi gli LLM ai dati finanziari, un dominio strutturato, ad alto rischio e senza margini di tolleranza, dentro il suo ERP AI-native per la contabilità. Non sono richiesti viaggi frequenti, a parte i ritrovi aziendali periodici.
Ruolo
La responsabilità è sulle feature AI end to end: workflow agentici, pipeline RAG e l'infrastruttura di produzione che le fa girare su scala. Una parte centrale è costruire i framework di valutazione e i cicli di sperimentazione che trasformano modelli promettenti in sistemi affidabili e pronti per la produzione. C'è poi il lavoro sul dominio: applicare gli LLM ai dati finanziari in collaborazione con il prodotto e con gli esperti di contabilità, spingendo oltre quello che è già stato fatto nel mondo ERP. Sono richiesti almeno tre anni in un ruolo tecnico con basi solide di backend, API e infrastruttura cloud, e almeno due anni di sistemi AI rilasciati in produzione con utenti reali e conseguenze reali, non ricerca né prototipi. Serve esperienza pratica su applicazioni LLM in produzione, quindi RAG, sistemi agentici o estrazione strutturata, e padronanza di Python con dimestichezza su tutto lo stack. L'approccio della squadra è dichiaratamente pragmatico, con rilasci quotidiani e iterazioni rapide senza attese di autorizzazioni. L'azienda è esplicita nel dichiarare aspettative elevate e un'etica del lavoro molto intensa. Tra i benefit figurano un uso illimitato di token AI e un budget di formazione.
Tecnologie
Python, LLM in produzione, pipeline RAG, sistemi agentici, estrazione strutturata, framework di valutazione e sperimentazione, API e infrastruttura cloud.
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Informazioni su DualEntry
DualEntry costruisce quello che definisce il sistema operativo della finanza aziendale: un ERP nativamente basato su AI che automatizza la contabilita dall inserimento dei dati fino alla chiusura di bilancio. Il punto di partenza e una constatazione semplice: ogni impresa ha bisogno di un sistema contabile di riferimento, eppure il mercato fintech piu grande al mondo, da oltre duecentoventi miliardi di dollari, gira ancora su software progettato negli anni Novanta. L obiettivo e permettere alle squadre finanziarie di muoversi piu in fretta, spendere meno e correre meno rischi.
In appena due anni la societa ha raccolto oltre cento milioni di dollari da Lightspeed, Khosla Ventures, Contrary e Google Ventures, conquistando clienti che vanno da aziende con cinque milioni di ricavi ricorrenti fino a societa quotate in borsa. Lo stack tecnico comprende Python con Django e Django REST Framework, PostgreSQL usato ben oltre le impostazioni predefinite dell ORM, Next.js e React con TypeScript, workflow duraturi su Temporal, applicazioni mobile in React Native con Expo, oltre a pipeline LLM con RAG e sistemi agentici applicati a dati finanziari. La cultura e dichiaratamente esigente e a ritmo serrato: squadra remote-first, rilasci quotidiani, forte autonomia individuale e un pacchetto di equity significativo per chi entra. Tra i benefici ci sono supporto per connessione domestica, coworking e postazione, ferie flessibili, budget di formazione, uso illimitato di token AI e ritrovi di persona in giro per l Europa.