Machine Learning Engineer

Humans.Tech; Belluno; Ibrido; EUR 36.000 - 42.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Relocation bonus €3K

Healthcare insurance

Meal vouchers

MacBook Pro hardware

Coaching & mentoring

Team building international

Descrizione del lavoro

Humans.Tech cerca un Senior ML Engineer in grado di affrontare progetti AI-first su architetture complesse. Lavorerai in team cross-funzionali con esperti di ML/AI, product design e data engineering, dalla definizione all’implementazione e deployment di modelli.

Si richiede dominio di Python, ML e MLOps, esperienza con PyTorch/TensorFlow, Docker e Kubernetes, conoscenza di cloud e pratiche di osservability. Lavoro in presenza ibrido con possibilità di remote e relocation di 3.000 €.

Competenze

• Consolidata esperienza in ML/DL e hosting di modelli in produzione.
• Conoscenze solide di Python e strumenti di ML e data engineering.
• Capacità di progettare flussi end-to-end ML (training, deployment, monitoraggio).
• Esperienza in ambienti collaborativi cross-funzionali con stakeholder internazionali.

Conoscenze

Python

ML Algorithms

Deep Learning

Math/Statistics

MLOps

Data Engineering

Model Evaluation

Agentic Coding Tools

English (professional)

Kubernetes

LLM/GenAI

Observability

Apache Airflow

Open Source/ Kaggle

Strumenti

PyTorch

TensorFlow

Docker

Kubernetes

AWS/GCP/Azure

LangGraph/ CrewAI

Descrizione del lavoro

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.

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.

• 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 utile. 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.
• Observability avanzata: drift detection, retraining e model versioning (MLflow, DVC).
• Workflow dati (Apache Airflow), contributi open-source o challenge Kaggle.
• Inglese da madrelingua.

Chi non funziona

• Ti 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 validare.

Full 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 € 3K.

• Contratto full-time.
• RAL da €36.000 a €42.000+. Il \"+\" non è grafica, è opportunità.
• Progetti su mercati internazionali con KPI di business.
• Buoni pasto (full-ticket).
• Healthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo.
• Hardware top di gamma: MacBook Pro, ovviamente.
• Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job.
• Team building nazionali e internazionali.
• 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 conosciamo

• Colloquio introduttivo (30 min): una chiacchierata.
• Approfondimento (30 min): cultura, modalità di lavoro, benefit.

Veloce, perché il tempo è il primo asset. Il tuo, e il nostro.

Se stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora.

Il presente annuncio è rivolto a candidati di ogni genere (D.Lgs. 198/2006).

Il range di RAL riflette la maggior attinenza del ruolo richiesto.