Machine Learning Engineer (Full Time, Ibrido, Treviso)

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Machine Learning Engineer (Tempo pieno – Ibrido - Treviso) Se pensa di essere il profilo ideale per la seguente opportunità, si candidi dopo aver letto la descrizione completa.

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 Middle o Junior con potenziale Vuoi lavorare in un team che sviluppa AI vera, in produzione, con clienti e dati reali? In Chiron, costruisci soluzioni di intelligenza artificiale e marketing intelligence che impattano 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 Engineer, anche junior con forte potenziale, 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. Ottima conoscenza dell'Italiano, livello C2 o superiore (è la lingua principale usata con clienti e colleghi) Forte spirito di collaborazione e lavoro in team 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 Solida conoscenza di Python e librerie ML (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace) Basi solide in Machine Learning supervisionato/non supervisionato Esperienza con SQL / NoSQL, pipeline ETL, strumenti tipo PySpark, Airflow, MLFlow Interesse per l'explainable AI (xAI) e la sperimentazione Familiarità con logiche MLOps Esperienza con LLM e framework (LangChain, RAG) Conoscenza di cloud (AWS, GCP, Azure) Esperienza con Clickhouse o Neo4j Capacità di costruire API (FastAPI, Flask, Django) Competenze base frontend (React, Vue.Js) Formazione tecnica strutturata, mentorship e learning continuo Lavoro su progetti R&D; con tecnologie AI generativa e explainable AI Collaborazione diretta con CTO e team esperto, crescita su mis Modalità mista: 3 giorni in sede, 2 in remoto Compenso NETTO 20K–28K annui iniziali, in base a esperienza e primi risultati.

Percorso di evoluzione chiaro: da junior a senior engineer, o verso specializzazioni xAI, MLOps, o LLM/agent systems Test tecnico (hard skills) – esercizio ML o codice Test attitudinale (soft skills) Per questa posizione sono disponibili opzioni di lavoro da remoto/a casa.

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