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Machine Learning Engineer

Pubblicato il 02-10-2026 - Altro in Roma

Machine Learning Engineer (Tempo pieno – Ibrido - Treviso) Lingua di lavoro: Italiano – richiesta ottima conoscenza, livello C2 o superiore (scritto e parlato) Sede: Spresiano (TV) - Presenza richiesta almeno 3 giorni a settimana Tipo di contratto: Tempo completo, inserimento immediato su progetti reali Livello: Middle o Junior con potenziale Vuoi lavorare in un team che sviluppa AI vera, in produzione, con clienti e dati reali? E lavorare ai progetti dall'inizio alla fine? In Chiron, costruisci soluzioni di intelligenza artificiale e marketing intelligence che impattano aziende e startup. Se ti appassiona la R&D;, ti piace sperimentare, imparare e lavorare in squadra per costruire cose che funzionano davvero, questo ruolo fa per te.
REQUISITI FONDAMENTALI Ottima conoscenza dell'Italiano, livello C2 o superiore (è la lingua principale usata con clienti e colleghi)
Forte spirito di collaborazione e lavoro in team
Proattività, intraprendenza e voglia di sporcarsi le mani: il nostro è un contesto ad alta intensità di ricerca e sviluppo, dove imparare è la regola




Ambizioso e che lavora per risultati
Cosa farai Progettazione e sviluppo di modelli ML (NLP, recommender systems, predictive analytics)
Addestramento, fine-tuning e ottimizzazione di modelli, inclusi LLM e diffusion models
Costruzione di pipeline end-to-end, dal preprocessing al deployment
Integrazione delle soluzioni ML nei prodotti Chiron insieme al team di sviluppo
Contributo alle strategie R&D; su AI, MLOps ed explainability
Competenze richieste Solida conoscenza di Python e librerie ML (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace)
Basi solide in Machine Learning supervisionato/non supervisionato
Esperienza con SQL / NoSQL, pipeline ETL, strumenti tipo PySpark, Airflow, MLFlow
Interesse per l’explainable AI (xAI) e la sperimentazione
Familiarità con logiche MLOps
Nice to Have Esperienza con LLM e framework (LangChain, RAG)
Conoscenza di cloud (AWS, GCP, Azure)
Esperienza con Clickhouse o Neo4j
Capacità di cos

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