Machine Learning Engineer
Pubblicato il 04-09-2026 - Havant in Torino
Havant è l’evoluzione di SB Italia , storico gruppo italiano della Digital Innovation, per esprimere una visione sempre più internazionale e sostenere un percorso di crescita in linea con l’evoluzione del mercato e della trasformazione digitale.
Oggi Havant opera in sei Paesi europei – Belgio, Francia, Germania, Irlanda, Italia e Paesi Bassi – e può contare su un team di oltre 400 professionisti con competenze specialistiche nella digitalizzazione dei processi , nella gestione e valorizzazione delle informazioni , nell’ Intelligenza Artificiale , nella data governance , nella sicurezza e nella compliance normativa .
Il Gruppo offre una piattaforma integrata di soluzioni end-to-end che copre l’intero ciclo di vita dei dati e dei processi aziendali: dall’Enterprise Content Management al BPM e Workflow Management, dalla firma elettronica, identità digitale e conservazione a norma all’AI applicata a dati, documenti e processi, fino a ERP, governo dei dati, analytics, cybersecurity e IT system management.
Un approccio che consente di supportare aziende e pubbliche amministrazioni in progetti complessi di innovazione , garantendo scalabilità , sicurezza , conformità regolatoria e valore misurabile nel tempo .
Attività:
La risorsa contribuirà attivamente alle seguenti attività:
Progettazione, sviluppo e ottimizzazione di modelli di Machine Learning per la risoluzione di problemi complessi e l’automazione di processi decisionali
Sviluppo, addestramento, validazione e testing di modelli ML e Deep Learning in autonomia
Ottimizzazione delle performance dei modelli tramite tecniche di tuning, validazione incrociata e monitoraggio continuo
Implementazione di pipeline ML end-to-end, dal preprocessing dei dati fino all’inferenza in produzione
Integrazione dei modelli AI all’interno di applicazioni enterprise e microservizi
Sviluppo di API ad alte prestazioni tramite FastAPI
Modellazione e validazione dei dati tramite Pydantic
Progettazione e gestione di architetture cloud su Microsoft Azure
Collaborazione con team di Data Engineering per la gestione dei flussi dati e delle pipeline di training/inference
Collaborazione con team di sviluppo software per garantire scalabilità, affidabilità ed efficienza delle soluzioni
Gestione della technical delivery di progetti AI complessi, garantendo qualità del codice, rispetto delle tempistiche e standard architetturali
Supporto tecnico e mentoring verso figure junior e mid-level
Aggiornamento continuo sulle tecnologie AI/ML, framework e best practice di sviluppo cloud-native
Required Skills:
Almeno 5 anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineer
Ottima conoscenza di Python e dei principali framework ML/DL
Esperienza nello sviluppo di API REST tramite FastAPI
Conoscenza approfondita di Pydantic per data modeling e validation
Esperienza nell’utilizzo di Microsoft Azure e dei principali servizi cloud correlati ad AI/ML
Esperienza nella progettazione di pipeline ML end-to-end
Capacità di integrazione dei modelli in sistemi di produzione scalabili
Conoscenza delle principali tecniche di training, validation, tuning e monitoraggio dei modelli
Esperienza con strumenti di versionamento codice, CI/CD e containerizzazione
Ottime capacità di problem solving e autonomia tecnica
Esperienza nella gestione della technical delivery e coordinamento tecnico progettuale
Saranno inoltre valutate positivamente:
Conoscenza di Docker e Kubernetes
Esperienza con MLOps e strumenti di model monitoring
Familiarità con framework NLP e soluzioni Generative AI
Esperienza con orchestrazione pipeline (Airflow, MLFlow, Azure ML, ecc.)
Conoscenza di pratiche DevOps e Infrastructure as Code
Esperienza in ambienti Agile/Scrum
Buone capacità comunicative e di collaborazione cross-team
Luogo di lavoro: Garbagnate Milanese (MI), possibilità di lavoro da remoto (40%)
Il presente annuncio è rivolto a candidati ambosessi (L.903/77 – D. Lgs. n. 198/2006). I dati personali raccolti verranno trattati nel rispetto del Regolamento Ue 2016/679 (GDPR), ai soli fini della selezione del personale.