Senior machine learning engineer

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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 globalitra Europa e Stati Uniti , e abbiamo sedi a Frosinone e San Francisco. Siamo tra le1000 aziende europee in più rapida crescita per Financial Times & Statistae tra letop 5 aziendeper cui lavorare in Italia per la Gen Z secondoGreat Place to Work 2026.Lavoriamo con AI dal 2015, non da quando è diventata un trend.

I nostri Partner si chiamanoOpen 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.

Chi cerchiamoNon cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare. Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario.

Una persona senior. Senior vera, non senior su Linked In. 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.

Una persona 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. Tu le prendi, le capisci, le contestualizzi. Procedi velocemente verso le soluzioni, prendi le decisioni, le porti in produzione. Senza creare e ragioniamo, con chi lavoreraiSi 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.

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 ltiviamo 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. È il nostro indicatore migliore. Cosa devi saper farePythonpadroneggiato sul serio. Codice production-ready, con clean code, testing e CI/CD (Git, Git Hub Actions).

Algoritmi ML , supervisionati e non. Conosci i principali e sai quale serve per quale problema e costruisci soluzioni che si ripetono su più casi d'uso, non one-off. 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 serio a NLP e Computer Vision (BERT, GPT, YOLO). Non adatti un tutorial: lo riscrivi quando serve.

Fondamenti matematici e statistici. Algebra lineare, probabilità, statistica inferenziale. 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). Un modello in produzione che nessuno guarda è un debito, non un asset.

Agentic coding tools nel flusso quotidiano.

Inglese qualificato , 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).

Tecniche avanzate (Reinforcement Learning, GAN) e ottimizzazione di modelli per ambienti con risorse limitate.

Orchestrazione di workflow dati (es. Apache Airflow).

Security, privacy e responsible 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 funzionaTi servono spec iper-dettagliate per partire. Da noi il problema te lo si passa in mano: lo modelli tu.

Ti aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa.

Vedi solo il tuo pezzetto. Se ragioni a "questa è il mio task, il resto non è mio problema", blocchi tutti.

Sei lento a decidere. Aspettare validazione su ogni scelta, da noi, costa. L'ownership si prende, non si delega.

Hai bisogno di mesi per "trovare il ritmo". Non sei qui per studiare, ma per e si lavoraFull remote? Funziona. Se sei al livello che cerchiamo in questo annuncio. Quello che pesa è la qualità dell'output, non dove vivi.

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 balloContratto full-time.

RAL da €42.000 a €55.000+. Il "+" non è grafica, è opportunità.

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: Mac Book Pro, ovviamente.

Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job.

Team building nazionali e internazionali.

Premio 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 videoCome ci conosciamoTre 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.

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