Senior Software Engineer

🚗 Modalità: full remote (Italia o Spagna)

👾 Key tech skills: Python, React, TypeScript, CI/CD, Playwright

📊 Team size: 4 engineers

🌍 Settore: Cybersecurity / Threat Intelligence

---

Sull’azienda

QuoIntelligence sviluppa Mercury, una piattaforma di Threat Intelligence che processa oltre 2 miliardi di segnali, monitora più di 400 threat actors e fornisce intelligence operativa a security team nei settori financial services, energy e government in Europa.

Entrerai in un team engineering di quattro persone, lavorando direttamente con l’Engineering Lead su:

• Mercury, la piattaforma core di threat intelligence
• Agent Karla, un AI-powered threat analyst costruito sopra l’infrastruttura Mercury

Il contesto è altamente tecnico, con ownership reale e un forte focus su qualità del codice, velocità di delivery e utilizzo pragmatico dell’AI nel workflow quotidiano.

---

Descrizione del ruolo

Come Full Stack Engineer, lavorerai principalmente sul backend in Python, contribuendo anche al frontend in React/TypeScript.

Il ruolo combina sviluppo prodotto, architettura, testing, CI/CD e miglioramento continuo della codebase. Avrai impatto diretto sul modo in cui il team costruisce, testa e rilascia software.

---

Cosa farai

• Progettare, sviluppare e mantenere backend services in Python: REST API, web services e data processing
• Lavorare su feature frontend in React e TypeScript
• Scrivere e mantenere test a tutti i livelli: unit, integration ed end-to-end (Playwright o equivalenti)
• Gestire CI/CD pipeline, tooling di code quality e static analysis
• Lavorare con dati, query SQL, data modeling e visualizzazione delle informazioni
• Collaborare con team cross-funzionali e stakeholder non tecnici
• Contribuire al miglioramento continuo delle pratiche engineering del team

---

AI-First Engineering Culture

L’AI è parte integrante del modello operativo engineering di QuoIntelligence.

Ci si aspetta che gli ingegneri utilizzino strumenti AI come Cursor per:

• design
• coding
• debugging
• testing
• documentazione

L’obiettivo non è “usare AI per comodità”, ma aumentare concretamente velocità, qualità e leverage ingegneristico.

Sono particolarmente apprezzati profili capaci di:

• costruire workflow AI riutilizzabili
• introdurre standard e tooling leggeri
• migliorare il modo in cui il team lavora
• aiutare altri engineer ad adottare pratiche AI-native

---

Requisiti

• Forte esperienza backend in Python su sistemi production-grade
• Esperienza nello sviluppo di API, web services e sistemi di data processing
• Familiarità pratica con React e TypeScript
• Esperienza con testing unitario, integration ed e2e testing
• Esperienza con CI/CD e strumenti di code quality
• Buona conoscenza di SQL, data modeling e analisi dati
• Forte attenzione a clean code, semplicità e maintainability
• Esperienza concreta con strumenti di AI-assisted development (es. Cursor)

---

Plus

• Conoscenza di Go o altri linguaggi
• Sensibilità verso UX e design principles
• Esperienza in domini complessi o altamente regolamentati

---

I primi 90 giorni

Mese 1

• Comprendere l’architettura di Mercury
• Identificare flussi dati, punti critici e aree migliorabili

Mese 2

• Ownership completa di una feature end-to-end
• Contributi concreti su CI/CD, test strategy o performance

Mese 3

• Aver introdotto una pratica o sistema adottato stabilmente dal team
• Diventare riferimento tecnico per una parte della codebase

---

Cosa offre l’azienda

• Ownership reale fin dal primo giorno
• Team piccolo, altamente tecnico e a bassa burocrazia
• Dominio cybersecurity e AI realmente interessante
• Full remote con elevata autonomia
• Possibilità di influenzare cultura engineering e processi
• Workflow AI-native già adottato dal team
• Contesto internazionale con clienti enterprise in Europa

---

Processo di selezione

1. Recruiter Interview
2. AI Fluency Interview
3. Team Interview
4. Live Coding
5. Offer