AI Engineer

Forte builds AI tools that automate professional workflows su macOS. Il nostro software funziona sul dispositivo, senza dipendenza dal cloud, ed è utilizzato ogni giorno da ingegneri, studi e strutture di post-produzione. Siamo basati a Torino presso I3P, l'incubatore del Politecnico di Torino, e lavoriamo in modalità ibrida. Assumiamo rapidamente: due colloqui, massimo un mese dall'applicazione all'offerta.

La nostra tecnologia

• Python, Swift, C++ dove necessario.
• Visione artificiale e apprendimento automatico, addestramento dei modelli e inferenza sul dispositivo, protocolli di chiamata delle funzioni, accessibilità di macOS e API di input.

Informazioni sul ruolo

Stiamo costruendo il livello che consente a un'IA di operare software desktop professionale che non espone nulla di leggibile a una macchina, su computer che non possono o non vogliono inviare dati all'esterno. La rilevazione non è più la parte difficile. Il significato lo è. Sapere che un gruppo di pixel è un pulsante è facile. Sapere che è il pulsante di esportazione, che appartiene a quel pannello, che è attualmente disabilitato, e poi consegnare tutto ciò a un modello in una forma che può agire senza bruciare metà del suo contesto, questo è il lavoro.

Non si tratta di un ruolo di ricerca e non è un wrapper attorno all'API di qualcun altro. Possiederai un pezzo del motore end-to-end e lo vedrai funzionare su macchine reali che svolgono lavori reali. Lavorerai direttamente con il nostro CTO e, man mano che il team cresce, diventerai il punto di riferimento per gli ingegneri che verranno dopo di te.

Cosa farai

• Comprensione dello schermo. Raggruppamento di elementi in pannelli e liste, collegamento delle icone alle loro didascalie, inferenza su cosa fa un controllo da come appare, lettura dello stato dai pixel.
• Visione artificiale classica dove vince, bordi e componenti connessi e binarizzazione adattativa e corrispondenza dei modelli.
• Estrazione di testo da interfacce professionali dense, scure e a basso contrasto che non sono mai state progettate per essere lette da una macchina.
• Modelli che addestriamo noi stessi. I metodi classici esauriscono, e quando lo fanno, noi addestriamo.
• Progettazione degli strumenti per i modelli. Nomi, descrizioni, messaggi di errore che dicono al modello cosa fare dopo invece di cosa sia andato storto.
• Cicli agenti che recuperano. Esecuzione multi-step con budget, interruzione dei cicli, verifica dell'effetto dopo ogni passo e fallimento onesto invece di sciocchezze sicure.
• Fondamenta, memoria e valutazione. Recupero sulla conoscenza accumulata di un'applicazione, in modo che il contesto del modello rimanga piccolo e testuale.
• Benchmark attraverso applicazioni deliberatamente diverse, in modo che un miglioramento si generalizzi invece di sovradattarsi all'app che stavi osservando.

Cosa cerchiamo

• Hai costruito agenti e li hai visti fallire. E ne sei uscito credendo che la maggior parte dei fallimenti fossero contratti di strumenti scadenti e verbi mancanti, non un modello debole. Non puoi impararlo da un documento.
• Fondamenti reali di visione artificiale, non uno zoo di modelli. Raggiungerai soglie e componenti connessi quando è la risposta giusta, e puoi difendere la latenza di una rete neurale quando non lo è.
• Sei pragmatico riguardo alla piattaforma. Qualunque cosa ti dia il sistema operativo è uno strumento, non un'identità.
• Misuri. Costruisci la valutazione prima di rivendicare il miglioramento.
• Fluenza in Python. Swift o C++ è un plus, non un filtro.

Preferenze

• MCP o altri protocolli di chiamata delle funzioni in produzione.
• Inferenza sul dispositivo e ottimizzazione del modello.
• Lavoro su pipeline di dataset e annotazione.
• Qualsiasi cosa tu abbia open sourced.

Due posti, due livelli

Stiamo assumendo due persone per questo ruolo. Un posto per qualcuno all'inizio della propria carriera con le basi e l'ossessione, uno per qualcuno senior che ha già spedito un sistema come questo e può impostare la direzione senza essere chiesto. €28k a €50k RAL a seconda del livello e dell'esperienza, più equity. Ti diremo quale posto pensiamo tu possa occupare dopo la prima chiamata.

Dove e quando

Torino, ibrido. Siamo aperti a persone basate altrove in Europa che possono essere a Torino regolarmente. Questo non è un ruolo completamente remoto. Inizia appena puoi. Ci stiamo muovendo su questo ora.

Come funziona il nostro processo di assunzione

• Ogni candidatura viene letta da un fondatore.
• Settimana 1: Prima chiamata con uno dei fondatori (30 min).
• Settimana 2: Colloquio tecnico con il CTO (60 min).
• Settimana 3: Offerta.
• Massimo un mese dall'applicazione all'offerta.