Gli algoritmi alla lavagna non dicono nulla sull’ingegneria di produzione. Il nostro processo valuta il giudizio di architettura, la qualità del codice in review e l’AI-readiness su casi reali.
IL PROBLEMA
Prima di spiegare come funziona il nostro, bisogna capire perché i processi abituali producono ingegneri scadenti.
Risolvere un albero di grafi in 45 minuti non ha alcuna correlazione con il mantenimento di un'API che riceve 50.000 richieste all'ora. Sono competenze diverse che non si sovrappongono.
Un recruiter può verificare se il candidato dice le parole giuste. Solo un CTO attivo può valutare se una decisione di architettura è corretta o un errore che costerà mesi.
Il lavoro da remoto richiede competenze specifiche di comunicazione, documentazione e autonomia che non emergono in nessun colloquio standard in presenza.
Nel 2026, un ingegnere che non padroneggia gli strumenti di IA consegna dal 30% al 40% più lentamente di uno che li padroneggia. Quasi nessun processo lo valuta.
5 PILASTRI
Scenari reali con vincoli reali: scala, budget, dimensione del team, debito tecnico esistente. Valutiamo il ragionamento sui trade-off e la capacità di comunicare decisioni tecniche a stakeholder non tecnici.
Esaminiamo il codice reale del candidato — qualcosa costruito in produzione, non un esercizio da colloquio. Guardiamo struttura pulita, gestione degli errori, disciplina di testing, separazione delle responsabilità e leggibilità.
Valutiamo l'uso efficace di GitHub Copilot, Cursor, Claude e strumenti simili. Prompt engineering applicato a task di ingegneria reali. E soprattutto: il giudizio per sapere quando l'output dell'IA necessita di revisione umana.
Chiarezza scritta, fluidità verbale, capacità di segnalare problemi in modo proattivo e disciplina di fuso orario. Il lavoro da remoto non fallisce per mancanza di competenza tecnica — fallisce quando la comunicazione si rompe.
Verifica dell'impiego, referenze professionali reali e allineamento culturale con ambienti di startup e scale-up. Cerchiamo ingegneri che hanno lavorato su prodotti con utenti reali.
L'IMBUTO
Ogni fase elimina profili che non corrispondono — non persone, ma profili che non potrebbero consegnare nel contesto dei nostri clienti.
100% dei candidati entra nel processo.
40% passa. Screening iniziale di esperienza, stack e lavoro in produzione.
20% passa. Chiarezza scritta, fluidità verbale, disciplina di fuso orario.
12% passa. Pair programming con un CTO attivo su problemi reali.
10% passa. Storico lavorativo, referenze professionali confermate.
4% finale. Pronti per essere impiegati su progetti dei clienti.
tasso di accettazione finale