(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! 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 OpenAI, 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.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 occasione. Senza creare frizione.

Questo ci rende flessibili e molto esigenti.

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 farePython padroneggiato sul serio.

Codice production-ready, con clean code,



testing e CI/CD (Git, GitHub Actions).Algoritmi ML, supervisionati e non. Data preparation e feature engineering (Pandas, NumPy) sono parte del mestiere, non un fastidio da delegare.Deep learning con PyTorch e/o TensorFlow. Progetti, addestri e ottimizzi le architetture (CNN, RNN, Transformer) e le hai applicate sul serio 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 NoSQL 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.PlusLLM, RAG e orchestrazione di sistemi multi-agente (LangGraph, AutoGen o CrewAI).

Interesse o esperienza concreta in ambito GenAI.Training distribuito e fine-tuning su larga scala (SageMaker,



Vertex AI).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. 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 lavoraFull remote? 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 € 3K.❤️ Cosa c'è in balloContratto 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 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.Se stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora. Il range di RAL riflette la maggior attinenza del ruolo richiesto.

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