Machine Learning Engineer
Pubblicato il 15-08-2026 - Welyk in Torino
4+ anni di esperienza
Sull'azienda
Ermetix è un vendor italiano ad alto contenuto tecnologico specializzato in mobile security. Sviluppa internamente una piattaforma proprietaria per la protezione di dispositivi mobile da attacchi informatici, riconosciuta da Gartner e distribuita attraverso partner e system integrator in Italia, Europa e Medio Oriente, su verticali che vanno da healthcare a military, da automotive a law enforcement. Il 75% del team è tecnico; parte del nucleo storico viene dall'offensive security governativa. L'azienda è in una fase di crescita strutturata, con certificazioni ISO 27001 e ISO 9001 ottenute di recente e processi sempre più orientati a dati e metriche oggettive.
Il team AI, ancora giovane, è in una fase di robusto crescita: dopo aver operato con il supporto del CTO, l'azienda sta ora costruendo un team dedicato con base nella nuova sede di Torino.
- Definirai e gestirai l'intera pipeline ML: training, testing e deploy dei modelli in produzione
- Contribuirai a costruire soluzioni basate su LLM e tecnologie agentiche, incluse RAG e fine-tuning
- Parteciperai attivamente a impostare processi, standard tecnici e cultura del team AI, ancora agli inizi
- Lavorerai a stretto contatto con l'altro membro del team e con il CTO, con ampia autonomia su compiti e priorità
- 4+ anni di esperienza su training, testing e deploy di modelli ML in produzione
- Solida conoscenza di Python
- Conoscenza di ML classico (alberi di decisione, SVM, deep learning, reti neurali, Transformer, CNN, RNN)
- Esperienza con soluzioni agentiche/LLM, capacità di costruire RAG e fare fine-tuning
- Familiarità con Git e workflow di versioning
- Esperienza su ambienti cloud, in particolare AWS/SageMaker (o Azure/GCP con Vertex AI)
- Conoscenza di tecnologie big data (es. Hadoop)
- Esperienza con database sia SQL che NoSQL
- Interesse o esperienza in ambito cyber security
- Esperienza pregressa in aziende di prodotto
- Familiarità con pratiche MLOps (CI/CD con Docker e te