Machine Learning Engineer
Pubblicato il 28-10-2026 - Humans tech in Italia
Creiamo interfacce intelligenti che risolvono tematiche complesse e migliorano esperienze, oltre a essere, ovviamente, belle Collaboriamo con aziende globali come Airbnb, Amazon, Angelini… e siamo solo alla lettera A.
Tutti i potenziali candidati sono invitati a leggere con attenzione i seguenti dettagli prima di inviare la propria candidatura.
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.
Non cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare. Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario.
Una persona senior. Senior vera, non senior su LinkedIn.
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 frizione.
Come ragioniamo, con chi lavorerai
Si 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 accettabile.
Coltiviamo 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.
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- Python solido.
Codice pulito e testato, a tuo agio con Git e CI/CD (GitHub Actions). Il production-ready non ti spaventa: la base la padroneggi.
- Algoritmi ML, supervisionati e non. Conosci i principali e sai quale serve per quale problema, e porti un modello dal dataset a un risultato pratico. Data preparation e feature engineering (Pandas, NumPy) sono pane quotidiano.
- Deep learning con PyTorch e/o TensorFlow. Addestri e ottimizzi modelli (CNN, RNN, Transformer) e li hai applicati a NLP o Computer Vision (BERT, GPT, YOLO). Parti da basi solide e le adatti al problema.
- Fondamenti matematici e statistici. Algebra lineare, probabilità, statistica. Ti servono per leggere le metriche, capire se un modello funziona e accorgerti quando qualcosa non torna.
- Principi di MLOps e messa in produzione. ML pipeline per deployment e monitoring, Docker nel flusso quotidiano, serving su cloud (AWS, GCP o Azure). Hai visto modelli arrivare in produzione e sai muoverti nel loro ciclo di vita.
- Data engineering. SQL e NoSQL, query e pipeline per alimentare training e inference. Tieni d'occhio la qualità del dato.
- Model evaluation e monitoring. Metriche serie (accuracy, precision, recall, F1; MAE, RMSE), confusion matrix, overfitting e underfitting riconosciuti al volo. Ti accorgi quando un modello in produzione sta degradando.
- Agentic coding tools nel flusso quotidiano.
- Inglese professionale, scritto e parlato.
- Kubernetes e orchestrazione, autoscaling e ottimizzazione dei costi inference.
- LLM, RAG e primi esperimenti con orchestrazione multi-agente (LangGraph, AutoGen, CrewAI); interesse per GenAI.<