(Hybrid - NO REMOTE)Chemometrics & Machine Learning Scientist – NMR e Spettroscopia
Pubblicato il 14-10-2026 - Rombo AI in Milano
Chi siamo
Siamo una giovane azienda con una profonda esperienza nell’intelligenza artificiale e nell’analisi di dati scientifici. Sviluppiamo sistemi proprietari e brevettati di AI per l’analisi di dati spettroscopici, in particolare di risonanza magnetica nucleare, e collaboriamo con clienti internazionali su problemi scientifici e industriali complessi. Siamo un piccolo gruppo di persone altamente qualificate. Apprezziamo il pensiero intelligente, concreto e rigoroso. Crediamo nelle relazioni umane, nell’onestà intellettuale e nella libertà di svolgere un lavoro serio senza burocrazia inutile. Vogliamo costruire un’azienda ad alta densità di talento, nella quale persone capaci possano realizzare il miglior lavoro della propria carriera. Se ti riconosci in questo atmosfera, continua a leggere.
Il ruolo
Cerchiamo una persona capace di lavorare all’intersezione tra chemiometria, chimica analitica e machine learning. Utilizzerai metodi statistici multivariati, machine learning e deep learning per estrarre informazioni chimicamente significative da dati scientifici complessi,
con particolare attenzione alla spettroscopia NMR. Collaborerai con chimici, data scientist e software engineer per trasformare problemi scientifici reali in sistemi computazionali affidabili. Dovrai saper comprendere la natura del dato, scegliere un approccio quantitativo adeguato e valutare i risultati non soltanto attraverso le metriche, ma anche sulla base della loro plausibilità chimica. Non è un ruolo nel quale si addestra un modello per poi passarlo a qualcun altro. Seguirai l’intero percorso: dalla comprensione del problema e dalla preparazione dei dati fino alla ricerca sul modello, alla validazione scientifica e al suo utilizzo in produzione.
Cosa farai
In concreto, ti occuperai di:
- comprendere problemi chimici e tradurli in obiettivi quantitativi e computazionali;
- analizzare dati NMR e altre tipologie di dati spettroscopici o scientifici;
- progettare strategie di preprocessing,