Collaboration Engineer
Pubblicato il 11-09-2026 - Humans tech in Torino
Siamo Humans.tech. Creiamo interfacce intelligenti che risolvono tematiche complesse e migliorano esperienze, oltre a essere, ovviamente, belle! In 10 anni abbiamo lanciato oltre 700 prodotti digitali , lavoriamo per il 70% con clienti globali tra Europa e Stati Uniti , e abbiamo sedi a Frosinone e San Francisco.
Siamo tra le 1000 aziende europee in più rapida crescita per Financial Times & Statista e tra le top 5 aziende per cui lavorare in Italia per la Gen Z secondo Great Place to Work 2026 . Lavoriamo con AI dal 2015, non da quando è diventata un trend. I nostri Partner si chiamano Open AI , 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, dal codice al delivery. È come lavorare dentro un team prodotto, solo che il team prodotto siamo noi. Una che sistemi ad alto traffico li ha sviluppati, mantenuti e scalati e non guardati da fuori, non toccati a pezzi.
Una che ha messo prodotti in produzione e che chiude il cerchio, dal training al serving, non addestra un prototipo e passa la palla. AI-first: l'architettura del progetto la pensa con la sua testa, poi usa gli strumenti giusti per costruirla, riprogettarla, accelerarla. L'AI è leva, non scorciatoia.
Qui dentro funziona così: noi ti diamo le opportunità. Senza creare frizione. 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. Vogliamo che tu sappia fare le domande giuste e che abbia il pensiero critico per scavarci dentro.
Software
Engineer, ML/AI, Product Designer, dentro la stessa stanza, fisica o virtuale che sia. 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. "Coltiviamo l'eccellenza, ma sappiamo che la perfezione,
nei processi umani, è una bugia.
Cosa devi saper fare Python padroneggiato sul serio. Codice production-ready, con clean code, testing e CI/CD (Git, Git Hub Actions). Algoritmi ML , supervisionati e non. Data preparation e feature engineering (Pandas, Num Py) sono parte del mestiere, non un fastidio da delegare.
Deep learning con Py Torch e/o Tensor Flow . Progetti, addestri e ottimizzi le architetture (CNN, RNN, Transformer) e le hai applicate sul responsabile a NLP e Computer Vision (BERT, GPT, YOLO). Ti servono per validare un modello e scovare un bias nei dati, non per superare un esame.
MLOps e produzione . ML pipeline per deployment e monitoring, Docker e Kubernetes nel flusso quotidiano, serving su cloud (AWS, GCP o Azure) con autoscaling e costi inference sotto controllo. Gestisci l'intero lifecycle, dal training al maintenance, non solo il momento bello del training.
Data engineering . SQL e No SQL per volumi seri, pipeline robuste, data quality. E ti muovi con i vector database (es. Qdrant) e i graph database (es. Neo4j) che le applicazioni AI moderne richiedono. I dati sporchi a valle li paghi a monte, e lo sai.
Observability e model governance . Monitoring, drift detection, metriche di valutazione serie, retraining e model versioning (es. MLflow, DVC). Agentic coding tools nel flusso quotidiano . Inglese professionale , scritto e parlato.
Plus LLM, RAG e orchestrazione di sistemi multi-agente (Lang Graph, Auto Gen o Crew AI). Interesse o esperienza concreta in ambito Gen AI.
Training distribuito e fine-tuning su larga scala (Sage Maker, Vertex AI).
Orchestrazione di workflow dati (es.
Apache
Airflow). AI: PII redaction, OWASP per ML, compliance (GDPR, ISO 27001). Mentoring di altri engineer, contributi open-source o challenge Kaggle. Inglese da madrelingua. Chi non funziona Ti servono spec iper-dettagliate per partire.
Ti aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa. Se ragioni a "questa è il mio task, il resto non è mio problema", blocchi tutti. Sei lento a decidere.
Come si lavora Full remote? Se sei al livello che cerchiamo in questo annuncio. Se puoi e vuoi venire, però, l'ibrido è la strada che consigliamo: il team è di 70 persone, e stare nella stessa stanza accelera la crescita molto più di qualsiasi call.
Se vuoi trasferirti, ti diamo una mano: bonus relocation di € 3 K. Cosa c'è in ballo Contratto full-time. RAL da €42.000 a €55.000+. Progetti su mercati internazionali con KPI di business. Buoni pasto (full-ticket).
Healthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo.
Wealthcare: Corporate Benefits + Starting Finance. Team building nazionali e internazionali. Bonus legati a performance. Bonus relocation di €3.000 (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.
Se stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora. Il range di RAL riflette la maggior attinenza del ruolo richiesto.