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22 Sept, 13:00
Se state cercando una nuova sfida nel 2026, abbiamo una posizione che farà la differenza - e vi diciamo subito perché. 🚀Il Forward Deployed Engineer è il ruolo tech più importante dei prossimi 2 anni: una figura che negli USA esiste da oltre vent'anni, ma che in Italia è praticamente sconosciuta. 👀Forward Deployed Engineer in Datapizza 💸 RAL: 35k-55k 💡 Esperienza: 3-5 anni 📍 Ibrido su Milano (con trasferimenti presso i clienti) 🙌 Tecnologie: Typescript, SQL, Database, Cloud, Container, CI/CD, Observability, LLM, RAG e Agenti 🇬🇧 Inglese fluente richiesto 👉 https://bit.ly/4ydUayYIn Datapizza lo cerchiamo per costruire agenti e workflow AI presso i nostri clienti, usando una piattaforma proprietaria di nuova generazione. 💪Se pensate di essere la persona giusta, candidatevi al link!
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22 Sept, 09:02
Vi ricordiamo che dal 7 al 9 ottobre torniamo a Torino per Wave by Vento (il nuovo nome di Italian Tech Week), una delle conferenze tech più influenti d'Europa! 🚀Vi aspettano: 📌 10.000 partecipanti, 200+ speaker, 70+ speech, 45 masterclass 📌 Tra gli speaker: Dario Amodei (CEO Anthropic), John Elkann (Exor, Stellantis, Ferrari), Jony Ive (LoveFrom) e altri 📌 Noi ci saremo con una masterclass di Giacomo Ciarlini, Co-Founder & CIO Datapizza, su come ripensare i processi aziendali da zero con l'AIPer partecipare alla masterclass serve il Wave Pass, che potete trovare qui! 👉 bit.ly/4eZDov7PS: Per voi c'è ancora uno sconto sul pass con il codice DATAPIZZA-WAVE15 (cumulabile con gli sconti gruppo) 🍕
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21 Sept, 08:44
Un benchmark per capire se gli agenti sanno fare ingegneria vera ⚙️Frontier-Eng valuta agenti AI self-evolving su task di ingegneria reali, usando l'ottimizzazione generativa per capire quanto sanno migliorarsi da soli nel tempo.Dentro troverete: 📌 Task reali: problemi ingegneristici presi da contesti di produzione 📌 Self-evolving: gli agenti aggiornano le proprie strategie iterazione dopo iterazione 📌 Metriche: come si misura il miglioramento progressivo, non solo il risultato finale 📌 Confronti: prestazioni di più famiglie di modelli sullo stesso set di taskLo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2604.12290
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18 Sept, 08:23
Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌1️⃣ Full Stack Developer in Air Srl 💸 RAL: 45k-55k 💡 Esperienza: 4-6 anni (2-3 anni nel ruolo) 📍 In sede a Vigevano (PV) 🙌 Tecnologie: Node.js, Typescript, SQL, AWS, Git, Docker, Testing 👉 Datapizza Jobs2️⃣ System Administrator in Mondo Convenienza 💸 RAL: 35k-40k 💡 Esperienza: 3-6 anni (1-2 anni nel ruolo) 📍 Ibrido a Civitavecchia 🙌 Tecnologie: Active Directory, Windows Server, Google Cloud, Reti e Sistemi 👉 Datapizza JobsE se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌
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17 Sept, 09:14
Un modello open source che fa ricerca come i grandi closed-source 🔍Il team di Ohio State ha addestrato QUEST, una famiglia di agenti open (da 2 a 35 miliardi di parametri) che potete usare per ricerche approfondite: raccolta fatti, citazioni verificate e sintesi di report lunghi, senza passare per i modelli closed-source.Dentro troverete:📌 Dati sintetici: solo 8.000 task generati automaticamente, senza annotazione umana📌 Training in tre fasi: mid-training, fine-tuning supervisionato e reinforcement learning📌 Rubric trees: un sistema di reward verificabili applicabile a task diversi📌 Risultati: prestazioni pari o superiori ai migliori agenti closed-source su 8 benchmark📌 Open source: codice, pesi e demo pubblici su GitHubLo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2605.24218
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16 Sept, 09:31
Ogni team valuta i modelli AI a modo suo: risultato, zero confrontabilità 📊Every Eval Ever propone uno schema comune e un repository condiviso per raccogliere i risultati di valutazione AI in un formato riutilizzabile da tutta la community.Dentro troverete:📌 Problema: risultati di eval sparsi e incompatibili tra loro📌 Soluzione: uno schema unificato per registrare eval e risultati📌 Repository: raccolta comunitaria già popolata con dati esistenti📌 Obiettivo: rendere i benchmark AI comparabili nel tempoLo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2606.14516
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15 Sept, 09:04
Un dataset gigante di dati reali per l'AI embodied 🦾AgiBot World 2026 è un dataset costruito su scene reali, pensato per la ricerca sull'intelligenza embodied. Raccoglie dimostrazioni registrate al 100% in ambienti reali con il robot AGIBOT G2.Dentro troverete:📌 Ambienti reali: spazi commerciali, case e scenari general-purpose📌 Raccolta: modalità free-form sul robot AGIBOT G2📌 Scala: pensato per coprire le principali direzioni di ricerca sull'embodied AILo trovate qui 👉 https://huggingface.co/datasets/agibot-world/AgiBotWorld2026
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14 Sept, 08:33
Google Cloud apre le iscrizioni a Startup School: Agent Builder, un corso tecnico intensivo per costruire da zero la vostra squadra di agenti AI 🦾Dal 15 al 24 settembre, quattro lezioni live pensate per founder, CTO e lead engineer, non per chi parte da zero: l'obiettivo è arrivare a un vero e proprio "co-founder" fatto di quattro agenti in produzione, usando Gemini Enterprise Agent Platform e Google Antigravity 2.0.Dentro troverete: 📌 Architettura di agenti stateful, pronti per la produzione 📌 RAG avanzato, vector search e Agent Development Kit (ADK) in Python 📌 Costruzione di 4 agenti: Market Intelligence, Product Knowledge RAG, Multimodal Onboarding, Local Developer Companion 📌 Deploy sicuro su Google Cloud, zero vendor lock-inOgni lezione si svolge alle 10:00 e alle 18:00 italiane, e resta disponibile on demand dopo la diretta.Lo potete trovare qui 👉
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11 Sept, 09:04
Quanto reggono gli agenti AI in più lingue? 💬PolyWorkBench è un nuovo benchmark che mette alla prova gli agenti LLM su task lunghi e complessi in contesti multilingue, un'area ancora poco esplorata rispetto alle valutazioni solo in inglese.Dentro troverete: 📌 Il gap: la maggior parte dei benchmark per agenti valuta solo in inglese 📌 Il formato: task realistici a orizzonte lungo in più lingue 📌 I modelli testati: confronto tra i principali agenti LLM frontier 📌 I risultati: cali di performance significativi fuori dall'inglese 📌 L'utilità: un punto di riferimento per chi sviluppa agenti globaliLa trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2607.06008
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10 Sept, 08:41
Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌1️⃣ AI Engineer (Team AI & GenAI Development) in Generali 💸 RAL: 47k-53k 💡 Esperienza: 3-5 anni 📍 Ibrido su Milano 🙌 Tecnologie: Computer Vision, Python, Inglese, PyTorch, LangChain, GenAI, Agenti, AWS, MLOps 👉 https://bit.ly/4cBTTNy2️⃣ Process Analyst in Easynet Group 💸 RAL: 30k-35k 💡 Esperienza: 1-2 anni 📍 Ibrido a Lecco 🙌 Tecnologie: Data Analysis, Databases, Strumenti BI, SQL, SAP, AI 👉 https://bit.ly/4y5LuLbE se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌
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9 Sept, 09:04
La guida IBM al prompt engineering, aggiornata al 2026 ✍️IBM ha aggiornato la sua guida al prompt engineering con tecniche pratiche per ottenere risposte più accurate dai modelli, incluso l'uso di RAG, summarization e input strutturati come il JSON.Dentro troverete: 📌 RAG: come combinare prompt e retrieval per risposte più precise 📌 Structured input: usare JSON e schemi per guidare il modello 📌 Tecniche pratiche: esempi concreti applicabili da subito 📌 Risorse extra: repository GitHub con casi d'uso realiLa trovate qui 👉 https://www.ibm.com/think/prompt-engineering
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8 Sept, 09:03
Un nuovo paradigma per il ragionamento degli agenti 🗺️Il paper MAP (Map-then-Act) propone un approccio in due fasi per il ragionamento interattivo degli agenti su orizzonti lunghi: prima si costruisce una mappa dell'ambiente, poi si agisce sulla base di quella mappa.Dentro troverete: 📌 Il problema: gli agenti perdono coerenza sui task che durano molti step 📌 La fase di mapping: costruzione esplicita di una rappresentazione dell'ambiente 📌 La fase di azione: decisioni prese sulla mappa invece che step-by-step alla cieca 📌 I test: valutazioni su scenari interattivi a orizzonte lungo 📌 I risultati: miglioramenti misurabili rispetto agli approcci reattivi classiciLo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2605.13037
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7 Sept, 09:02
Inferenza LLM in tempo reale: il corso con Cerebras ⚡DeepLearning.AI, in collaborazione con Cerebras, ha lanciato Fast LLM Inference with Cerebras: un corso per costruire applicazioni LLM che rispondono in tempo reale sfruttando il Wafer-Scale Engine (WSE-3).Dentro troverete: 📌 L'hardware: come funziona l'inferenza sul chip Wafer-Scale di Cerebras 📌 I casi d'uso: applicazioni latency-sensitive come la personalizzazione live 📌 I workflow multi-tool: gestire più chiamate in tempo reale senza colli di bottiglia 📌 Gli insegnanti: un team di ingegneri Cerebras che condivide esempi pratici 📌 Il formato: corso breve, gratuito e diretto sui casi d'uso realiEcco a voi il link! 👉 https://www.deeplearning.ai/courses/fast-llm-inference-with-cerebras
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4 Sept, 09:01
Un benchmark per capire se gli agenti sono davvero proattivi 🎯UniClawBench valuta gli agenti su task reali con un sistema a tre agenti: un executor, un supervisor nascosto e uno user agent che simula feedback multi-turno senza svelare i criteri di valutazione.Dentro troverete: 📌 Executor agent: esegue il task richiesto 📌 Supervisor nascosto: valuta la qualità senza essere visibile all'agente 📌 User agent: simula un utente reale con feedback multi-turno 📌 L'obiettivo: misurare la proattività, non solo l'esecuzioneLo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2607.08768
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3 Sept, 09:21
Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌1️⃣ Software Engineer (.NET) - Imatra 💸 RAL: 45k - 55k 💡 Esperienza: 4+ anni 📍 Full Remote, con la disponibilità di recarsi in sede a Rimini quando richiesto 🙌 Tecnologie: C#, .NET, SQL, PostgreSQL, ReactGCP 👉 https://bit.ly/4y957Bi2️⃣ Senior Software Engineer - Datapizza 💸 RAL: 40k - 55k 💡 Esperienza: 4+ anni 📍 Full Remote 🙌 Tecnologie: Effect, Docker, Typescript, TanStack, AWS, Next.JS, Bun 👉 https://bit.ly/4h5NeOaE se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌
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2 Sept, 09:03
Gli agenti LLM messi alla prova in ambienti reali, non ideali 🌐La maggior parte dei benchmark valuta gli agenti in scenari semplificati, con tool puliti e input perfetti. AgentGym2 fa il contrario: testa gli agenti in ambienti "de-idealizzati" che assomigliano molto più al mondo reale.Dentro troverete: 📌 Ambienti realistici: niente tool interface pre-impacchettate 📌 Input imperfetti: gli agenti devono gestire dati incompleti o sporchi 📌 Copertura ampia: più scenari e più tipologie di task rispetto ai benchmark classiciLo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2607.05174
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1 Sept, 09:01
Tutti i numeri sull'AI del primo trimestre 2026 📊CB Insights ha pubblicato il suo report trimestrale sullo stato dell'AI, con dati su funding, startup, settori più caldi e le mosse delle Big Tech nel primo trimestre dell'anno.Dentro troverete: 📌 Funding: dove sono finiti davvero i miliardi investiti in AI 📌 Settori: quali verticali stanno crescendo più velocemente 📌 Startup: le aziende emergenti da tenere d'occhio 📌 Big Tech: le strategie delle grandi aziende sull'AILo trovate qui 👉 https://www.cbinsights.com/research/report/ai-trends-q1-2026/
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31 Aug, 09:02
Gli agenti AI messi alla prova su task lunghi da terminale 💻I benchmark da terminale esistenti misurano solo task brevi, risolvibili in pochi minuti. Long-Horizon-Terminal-Bench cambia approccio: valuta gli agenti su compiti lunghi, con un sistema di reward denso che premia anche i progressi parziali.Dentro troverete: 📌 Il problema: i benchmark classici ignorano il progresso intermedio 📌 La soluzione: reward grading denso per misurare anche i risultati parziali 📌 L'obiettivo: capire quanto un agente regge in task complessi e prolungatiLo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2607.08964
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28 Aug, 09:03
Il toolkit robotics open source di Hugging Face si aggiorna 🤖LeRobot v0.6.0 è il rilascio più grande di sempre per la libreria open source di robotica di Hugging Face: chiude il loop imagine-evaluate-improve per l'AI embodied, con nuovi modelli, benchmark e strumenti di training.Dentro troverete: 📌 World model policies: VLA-JEPA, FastWAM, LingBot-VA per "immaginare" il futuro 📌 Nuovi VLA: GR00T N1.7, MolmoAct2, EO-1, EVO1 e altri 📌 Valutazione: 6 benchmark di simulazione unificati in lerobot-eval 📌 Training: FSDP e cloud training su HF Jobs 📌 Dataset: supporto depth, annotazione automatica e caricamento 2x più veloceLo trovate qui 👉 https://huggingface.co/blog/lerobot-release-v060
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27 Aug, 10:04
Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌1️⃣ AI Transformation Leader in Azzurro Digitale 💸 RAL: 60k-80k + MBO 💡 Esperienza: 5+ anni 📍 Ibrido a Padova 🙌 Tecnologie: AI Expert, Evaluation di soluzioni GenAI, RAG e Agenti, Sistemi multi-agente, AI Tools, People Management, Project management 👉 https://bit.ly/4qHWmfl2️⃣ AI Transformation Lead - Datapizza 💸 RAL: 45-55k 💡 Esperienza: 6-8 anni 📍 Ibrido su Milano (3-4 giorni a settimana in sede) 🙌 Tecnologie: AI ExpertEvaluation di soluzioni GenAIAI TransformationAI ToolsChange Management 👉 https://bit.ly/3SVoxe8E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌
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