Full stack engineer

Why candidates should join Questa è un'opportunità per lavorare sulle principali piattaforme proprietarie di Laura e contribuire a definire il modo in cui l'azienda opera attraverso la tecnologia. Il ruolo prevede una reale responsabilità end-to-end sia sul prodotto sia sull'architettura, con la possibilità di sviluppare sistemi moderni e data-driven, anziché limitarsi alla manutenzione di software legacy.

Company: Confidential Why candidates should join Questa è un'opportunità per lavorare sulle principali piattaforme proprietarie di Laura e contribuire a definire il modo in cui l'azienda opera attraverso la tecnologia.

Il ruolo prevede una reale responsabilità end-to-end sia sul prodotto sia sull'architettura, con la possibilità di sviluppare sistemi moderni e data-driven, anziché limitarsi alla manutenzione di software legacy. L'azienda è inoltre esplicitamente interessata allo sviluppo AI-native e ai nuovi strumenti di produttività, offrendo quindi all'ingegnere la possibilità di valutare e adottare framework, runtime e funzionalità di intelligenza artificiale moderne laddove possano generare un valore concreto.

About The Role

La azienda Laura è un'agenzia assicurativa digitale nata per rendere l'assicurazione auto più semplice, intuitiva e accessibile. Costruiamo piattaforme proprietarie che connettono app, servizi e dati, trasformando la complessità assicurativa in prodotti digitali concreti. Entrare nel team tech significa contribuire alle scelte tecniche e allo sviluppo del prodotto, affrontare sfide reali e vedere l'impatto del proprio lavoro sull'esperienza degli utenti.

Missione del ruolo Costruisci end-to-end le piattaforme digitali proprietarie di Laura: sistemi interni, CRM, workflow, data platform, portali e applicazioni web. Avrai un ruolo hands-on sul front-end, sul back-end e sulle scelte architetturali, con l'opportunità di seguire le funzionalità dalla definizione al deployment e collaborare con i Data Scientist. Cerchiamo un engineer pragmatico, capace di scegliere tecnologie moderne e adeguate al problema per realizzare prodotti completi e scalabili.

Principali attività Progettazione e sviluppo full stack di applicazioni e piattaforme proprietarie. Sviluppo di CRM e strumenti operativi per underwriting, customer service, policy administration, claims interaction e processi interni. Realizzazione di front-end web evoluti, performanti e responsive. Sviluppo di servizi back-end, business logic, API e integrazioni. Progettazione di database, modelli dati e layer di accesso ai dati. Sviluppo di componenti e servizi per data platform e applicazioni data-intensive.

Integrazione con carrier, TPA, provider di pagamento, identity provider, aggregatori e altri sistemi esterni. Progettazione di workflow e automazioni operative. Definizione di architetture scalabili, modulari, sicure e osservabili. Testing automatico, CI/CD e deployment cloud. Monitoring, logging, tracing e gestione delle performance. Collaborazione con Data Scientist per integrare modelli ML e servizi AI nei prodotti e nei processi. Valutazione continua di nuovi framework, database, runtime e AI development tools.

Competenze front-end Ottima conoscenza di Type Script / Java Script moderno. Esperienza avanzata con React e framework moderni come Next.js o equivalenti. Component architecture, state management, performance e testing front-end. Capacità di costruire design system e interfacce complesse orientate alla produttività. Conoscenza di sicurezza web, accessibility e performance browser. Competenze back-end e data Esperienza avanzata con almeno uno stack moderno ad alte prestazioni: Type Script/Node.js, Python, Go, Java/Kotlin, Rust o equivalente.

Progettazione di REST/Graph QL API e, dove appropriato, event-driven architecture. Ottima conoscenza di database relazionali, in particolare Postgre SQL, e familiarità con No SQL/search/vector database quando utili. Caching, queue/message broker, background jobs e sistemi distribuiti. Data modelling, migrazioni, performance tuning e gestione della consistenza. Esperienza con integrazioni complesse e API di terze parti. Cloud, Dev Ops e engineering practices Esperienza reale su AWS, GCP o Azure.

Docker e familiarità con orchestrazione/container platform. CI/CD, Infrastructure as Code e ambienti automatizzati. Observability: logging, metrics, tracing, alerting. Secure coding, gestione dei secrets, identity/access management e principi di application security. Git, code review, testing automatizzato e disciplina di engineering. AI-native development Uso quotidiano di moderni AI coding tools e capacità di integrarli nel processo di sviluppo senza ridurre qualità e controllo.

Familiarità con LLM API, structured outputs, embeddings, retrieval, vector database e agentic workflows. Capacità di valutare quando utilizzare AI/LLM e quando preferire soluzioni deterministiche tradizionali. Interesse concreto per nuovi framework,