Artificial Intelligence Specialist

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Siamo Humans.tech.
Creiamo interfacce intelligenti che risolvono tematiche complesse e migliorano esperienze, oltre a essere, ovviamente, belle!
Collaboriamo con aziende globali comeAirbnb,Amazon,Angelini... e siamo solo alla lettera A.
In 10 anni abbiamo lanciatooltre 700 prodotti digitali, lavoriamo per il70% con clienti globali tra Europa e Stati Uniti, e abbiamo sedi a Frosinone e San Francisco.
Siamo tra le**** aziende europee in più rapida crescita per Financial Times & Statista, eGreat Place to Work Italiaci ha messi al 4° posto nella classifica delle migliori aziende per cui lavorare in Italia.Il Best Workplaces for Gen Zce lo eravamo già portati a casa l'anno prima, votati da chi in azienda ha meno di trent'anni: se stai leggendo questo annuncio, con ogni probabilità sei uno di loro.
Lavoriamo con AI dal ****, non da quando è diventata un trend.
I nostri Partner si chiamanoOpenAI,Meta,AWS,Translated.
Non siamo la solita consulenza.
Affianchiamo product company e aziende che vogliono diventarlo, e i prodotti li costruiamo davvero: dall'analisi all'architettura, dai dati al modello, dal codice al delivery.
E' come lavorare dentro un team prodotto, solo che il team prodotto siamo noi.
? Chi cerchiamo
Non cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare.
Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario.
Non ti chiediamo anni.
Ti chiediamo prove: una tesi che hai difeso sul serio, un progetto che gira, un modello che hai addestrato e poi smontato per capire perché sbagliava.
Se l'esperienza professionale è poca ma quello che hai fatto lo sai raccontare riga per riga, ci interessa.
Ci sono due strade che portano qui e ci vanno bene entrambe: chi arriva dalla ricerca e vuole finalmente vedere il proprio lavoro nelle mani di qualcuno e chi arriva dal software e ha capito che il pezzo più interessante del prodotto, adesso, è il modello.
Quello che non è negoziabile è la velocità con cui impari, e l'onestà con cui dici "questo non lo so ancora".
Una persona AI-first: il problema lo capisce prima di aprire l'editor, poi usa gli strumenti giusti per costruire, riscrivere, accelerare.
L'AI è leva, non scorciatoia, e il codice che ti scrive lo sai leggere.
Qui dentro funziona così: noi ti diamo le opportunità e qualcuno più esperto accanto.
Tu le prendi, le capisci, le contestualizzi.
Non ti lasciamo davanti a un problema senza gli strumenti per affrontarlo, ma non ti diciamo nemmeno dove mettere le mani un passaggio alla volta.
In numeri, per non farti perdere tempo: dal neolaureato con progetti seri alle spalle fino a circa 3 anni di esperienza.
E' una posizione di ingresso nel team AI, non un posto dove parcheggiarti.
? Come ragioniamo, con chi lavorerai
Si lavora per obiettivi.
Questo ci rende flessibili e molto esigenti.
Spingiamo ogni persona del team oltre i suoi limiti attuali perché solo così si arriva a risultati che superano l'aspettativa iniziale.
Non vogliamo che tu abbia le risposte pronte.




Vogliamo che tu sappia fare le domande giuste e che abbia il pensiero critico per scavarci dentro.
Entrerai in un team cross-funzionale: la versione a pieni poteri di un gruppo coeso, trasversale nelle conoscenze e verticale nelle competenze.
Software Engineer, ML/AI, Product Designer, dentro la stessa stanza, fisica o virtuale che sia.
Non sarai mai solo davanti a un problema nuovo: review vere sul tuo codice, pair programming con chi ha più strada di te, un piano di crescita con date e obiettivi.
Il supporto c'è.
Il compitino no.
Qui si supporta l'idea migliore, non la propria idea.
Ti chiediamo di portarne tante, e di lasciar andare le tue quando ne arriva una più solida.
"Abbiamo sempre fatto così" non è una risposta accettabile.
Coltiviamo l'eccellenza, ma sappiamo che la perfezione, nei processi umani, è una bugia.
Le persone qui restano: significa team stabili, basso turnover, continuità reale sui progetti.
E' il nostro indicatore migliore.
?? Cosa devi saper fare
Python.
Codice che funziona e che si legge, con Git nel flusso quotidiano e i test scritti quando servono.
Le pipeline CI/CD (es. GitHub Actions) non devi averle progettate tu: devi saperci stare dentro senza andare in blocco.
Fondamenti di ML, supervisionati e non.
Regressione, classificazione, clustering: conosci i principali algoritmi e sai quale serve per quale problema.
Train/test split, cross-validation e hyperparameter tuning non sono nozioni da manuale, sono cose che hai fatto.
Deep learning con PyTorch e/o TensorFlow.
Hai addestrato modelli veri (CNN, RNN, Transformer) su almeno un dominio, NLP o Computer Vision.
Parti da un'architettura esistente e la adatti al problema: quello che tocchi, però, lo sai spiegare.
Pandas e NumPyper pulire, esplorare e preparare.SQLper andare a prendere quello che ti serve.
La qualità del dato non è un problema di qualcun altro.
Matematica e statistica.
Algebra lineare, probabilità, statistica descrittiva e le basi dell'inferenza.
Ti servono per leggere le metriche e capire se un modello funziona davvero o se ti sta prendendo in giro.
Model evaluation.
Accuracy, precision, recall, F1, MAE, RMSE, confusion matrix, curve ROC.
Overfitting e underfitting li riconosci, e sai cosa farci.
Agentic coding toolsnel flusso quotidiano.
Inglese.
Leggi documentazione e paper senza fatica e in call ti fai capire.
Il livello si alza lavorando, ma la base serve dal primo giorno.
Plus
Un modello che è arrivato in produzione e che hai visto vivere: traffico vero, degrado, manutenzione.
Docker e ambienti containerizzati.
Se hai incrociato Kubernetes, meglio.




Serving su cloud (AWS, GCP o Azure), anche solo su progetti piccoli.
LLM, RAG e primi esperimenti di orchestrazione multi-agente (LangGraph, AutoGen o CrewAI).
Vector database (es. Qdrant) o graph database (es. Neo4j).
Pubblicazioni, tesi di ricerca, challenge Kaggle, contributi open-source, un GitHub ordinato: poche cose, fatte bene.
Esperienza di sviluppo backend (Python, Node, Java).
Qui i modelli vivono dentro prodotti veri, e saperceli agganciare è un vantaggio.
Inglese da madrelingua.
? Chi non funziona
Ti serve che qualcuno ti dica ogni passaggio.
Le domande falle pure, tutte.
Le risposte, però, provi a cercarle anche da solo.
Ti aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa.
Il codice te lo scrive tutto l'AI e non sai dire perché funziona.
Il giorno che si rompe, si rompe addosso a te.
Cerchi un dottorato travestito da lavoro.
Qui il modello deve funzionare per qualcuno che lo usa, e la parte noiosa fa parte del mestiere.
Vedi solo il tuo pezzetto.
Se ragioni a "questo è il mio task, il resto non è mio problema", blocchi tutti.
Vuoi imparare senza consegnare.
Qui si impara consegnando, e si consegna imparando.
? Come si lavora
Full remote?
Si può fare, ma a questo livello non è la strada che consigliamo per tutti, ed è giusto dirtelo prima e non dopo.
Il team è di 75+ persone, e in questa fase della tua carriera la crescita passa dalle ore accanto a chi ne sa più di te: una review davanti allo stesso schermo vale tre call.
SE vuoi avvicinarti, ti diamo una mano: bonus relocation di € 3K.
?? Cosa c'è in ballo
Contratto full-time.
RAL da €****** a €******.
Il numero si muove sui fatti, non sugli anni.
Progetti su mercati internazionali con KPI di business.
Buoni pasto (full-ticket).
Healthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo.
Wealthcare: Corporate Benefits + Starting Finance.
Hardware top di gamma: MacBook Pro, ovviamente.
Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job.
Team building nazionali e internazionali.
Bonus legati a performance.
Premio relocation fino a €***** (se lo desideri).
E quando sei in ufficio, gli spazi sono pensati per starci bene: palestra attrezzata con spogliatoi, campo da padel, simulatori professionali, bar, area relax, area ristoro, parcheggi dedicati.
Roba che rende la giornata sostenibile, piacevole e umana: ?? guarda il video ??
? Come ci conosciamo
Tre step, niente fuffa:
Colloquio introduttivo (30 min): una chiacchierata.
Approfondimento (30 min): cultura, modalità di lavoro, benefit.
Pair programming (90 min): si lavora insieme su un problema ML reale.
Veloce, perché il tempo è il primo asset.
Il tuo, e il nostro.
Se stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora.
Scrivici.
Il presente annuncio è rivolto a candidati di ogni genere (D.Lgs. ********).
Il range di RAL riflette la maggior attinenza del ruolo richiesto.

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