Machine Learning Engineer
Pubblicato il 09-09-2026 - 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.