Senior Machine Learning Engineer
6 giorni fa
Torino, Provincia di Torino; Piemonte, Italia
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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 opportunità. Senza creare frizione.
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.
Vogliamo che tu sappia fare le domande giuste e che abbia il pensiero critico per scavarci dentro.
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. Python 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.
LLM, 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.
Ti servono spec iper-dettagliate per partire. Ti aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa.
Full remote? Se sei al livello che cerchiamo in questo annuncio. 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.
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❤️ Cosa c'è in ballo
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