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Machine Learning Engineer

Pubblicato il 21-08-2026 - Altro in Treviso

Machine Learning Engineer (Tempo completo - Ibrido - Treviso)
Lingua di lavoro : Italiano - richiesta ottima conoscenza, livello C2 o superiore (scritto e parlato)
Sede : Spresiano (TV) - Presenza richiesta almeno 3 giorni a settimana
Tipo di contratto : Tempo pieno, inserimento immediato su progetti reali
Livello : Middle o Junior con potenziale
Vuoi lavorare in un team che sviluppa AI vera, in produzione, con clienti e dati reali?
E lavorare ai progetti dall'inizio alla fine?
In Chiron , costruisci soluzioni di intelligenza artificiale e marketing intelligence che impatti aziende e startup. Se ti appassiona la R&D;, ti piace sperimentare, imparare e lavorare in squadra per costruire cose che funzionano davvero, questo ruolo fa per te.
Cerchiamo un* Machine Learning Enginee r, anche junior con forte potenzial e, da inserire subito su progetti concreti. Sviluppiamo modelli ML classici, sistemi generativi, ma anche xAI (explainable AI ) e automazioni intelligenti in ambito marketing, retail, eCommerce e CRM.
REQUISITI FONDAMENTALI
Ottima conoscenza dell'Italiano ,



livello C2 o superiore (è la lingua principale usata con clienti e colleghi)
Forte spirito di collaborazion e e lavoro in team
Proattività, intraprendenza e voglia di sporcarsi le man i: il nostro è un contesto ad alta intensità di ricerca e sviluppo , dove imparare è la regola
Ambizioso e che lavora per risultati
Cosa farai
Progettazione e sviluppo di modelli ML (NLP, recommender systems, predictive analytics)
Addestramento, fine-tuning e ottimizzazione di modelli, inclusi LLM e diffusion models
Costruzione di pipeline end-to-end, dal preprocessing al deployment
Integrazione delle soluzioni ML nei prodotti Chiron insieme al team di sviluppo
Contributo alle strategie R&D; su AI, MLOps ed explainability
Competenze richieste
Solida conoscenza di Python e librerie ML (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace)
Basi solide in Machine Learning supervisionato/non supervisionato
Esperienza con SQL / NoSQ L, pipeli

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