Kestra apre una posizione backend dedicata all'esecuzione affidabile di agenti AI e workflow guidati da LLM dentro il proprio orchestratore. Non si tratta di costruire un wrapper attorno all'API di un modello, ma di definire come i passi di un agente vengono eseguiti, ritentati, ramificati e resi osservabili nel core della piattaforma, scritto in Java.

Ruolo
Progetterai e costruirai le primitive di esecuzione per i workflow AI nel motore di Kestra, svilupperai e manterrai i plugin che collegano la piattaforma ai provider di LLM e ai framework per agenti, e trasformerai casi d'uso reali in blueprint riutilizzabili insieme al team di prodotto. Un obiettivo esplicito è mantenere le esecuzioni AI osservabili e debuggabili allo stesso livello del resto della piattaforma. È richiesta una solida esperienza in Java, con sistemi di produzione costruiti e mantenuti in prima persona, esperienza pratica con LangChain4j o un framework equivalente per agenti in Java, un modello mentale chiaro di come funzionano davvero i sistemi agentici tra tool call, stato, retry e modalità di errore, e la propensione a lavorare vicino a un motore di orchestrazione dove correttezza e affidabilità contano più delle demo. L'azienda specifica che è un ruolo Java-first: va bene chi ha costruito sistemi AI in Python o TypeScript con una solida base Java da cui crescere, ma non chi conosce solo lo stack AI in Python e non vuole scrivere Java. Serve inoltre esperienza di AI portata in produzione, con disservizi gestiti e lezioni imparate, non un singolo prototipo o progetto personale.

Tecnologie
Java e Micronaut, LangChain4j e framework per agenti, provider di LLM, Vue.js e Bootstrap sul frontend, Kafka, Elasticsearch, PostgreSQL e MySQL, Docker, Kubernetes e Terraform, GCP, AWS e Azure, GitHub.

Informazioni su Kestra

Kestra è una piattaforma di orchestrazione universale, open source e dichiarativa, pensata per coordinare data pipeline, automazione IT, processi di business e sistemi AI e agentici. Il progetto open source ha raccolto quasi 30.000 stelle su GitHub, centinaia di contributor e una community globale in rapida crescita, mentre la piattaforma è usata da oltre 10.000 organizzazioni nel mondo, tra cui JPMorgan Chase, Bloomberg, FILA e Crédit Agricole, per carichi di lavoro mission-critical.

Il cuore tecnico è scritto in Java con Micronaut, con un frontend in Vue 3 e TypeScript, e supporta backend come PostgreSQL, MySQL, Kafka ed Elasticsearch, con distribuzione su Docker e Kubernetes nei principali cloud. Attorno al motore ruota un ampio ecosistema di plugin che collega Kestra agli strumenti del modern data stack, da dbt a Fivetran e Airbyte fino a Snowflake, BigQuery e Databricks, oltre ai provider di LLM e ai framework per agenti. Nel marzo 2026 l'azienda ha chiuso un round di Series A da 25 milioni di dollari guidato da RTP Global, con la partecipazione di Alven, ISAI e Axeleo e il sostegno di fondatori provenienti da Datadog, dbt Labs e Hugging Face. Il modo di lavorare è remote-first e distribuito su più fusi orari, con cicli di rilascio di otto settimane, processi leggeri, discussione pubblica delle scelte tecniche su GitHub e forte autonomia individuale.

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