Artificial Intelligence Specialist

Siamo Humans.tech.

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 Great Place to Work Italia ci ha messi al 4° posto nella classifica delle migliori aziende per cui lavorare in Italia. Il Best Workplaces for Gen Z ce lo eravamo già portati a casa l'anno prima, votati da chi in azienda ha meno di trent'anni: se stai leggendo questo annuncio, con ogni probabilità sei uno di loro.

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, dai dati al modello, dal codice al delivery. E' come lavorare dentro un team prodotto, solo che il team prodotto siamo noi.

🎯 Chi cerchiamo

Non cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare. Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario.

Non ti chiediamo anni. Ti chiediamo prove: una tesi che hai difeso sul serio, un progetto che gira, un modello che hai addestrato e poi smontato per capire perché sbagliava. Se l'esperienza professionale è poca ma quello che hai fatto lo sai raccontare riga per riga, ci interessa.

Ci sono due strade che portano qui e ci vanno bene entrambe: chi arriva dalla ricerca e vuole finalmente vedere il proprio lavoro nelle mani di qualcuno e chi arriva dal software e ha capito che il pezzo più interessante del prodotto, adesso, è il modello.

Quello che non è negoziabile è la velocità con cui impari, e l'onestà con cui dici "questo non lo so ancora".

Una persona AI-first: il problema lo capisce prima di aprire l'editor, poi usa gli strumenti giusti per costruire, riscrivere, accelerare. L'AI è leva, non scorciatoia, e il codice che ti scrive lo sai leggere.

Qui dentro funziona così: noi ti diamo le opportunità e qualcuno più esperto accanto. Tu le prendi, le capisci, le contestualizzi. Non ti lasciamo davanti a un problema senza gli strumenti per affrontarlo, ma non ti diciamo nemmeno dove mettere le mani un passaggio alla volta.

In numeri, per non farti perdere tempo: dal neolaureato con progetti seri alle spalle fino a circa 3 anni di esperienza. E' una posizione di ingresso nel team AI, non un posto dove parcheggiarti.

🤝 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.

Non sarai mai solo davanti a un problema nuovo: review vere sul tuo codice, pair programming con chi ha più strada di te, un piano di crescita con date e obiettivi. Il supporto c'è. Il compitino no.

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. E' il nostro indicatore migliore.

⚙️ Cosa devi saper fare

• Python. Codice che funziona e che si legge, con Git nel flusso quotidiano e i test scritti quando servono. Le pipeline CI/CD (es. GitHub Actions) non devi averle progettate tu: devi saperci stare dentro senza andare in blocco.
• Fondamenti di ML, supervisionati e non. Regressione, classificazione, clustering: conosci i principali algoritmi e sai quale serve per quale problema. Train/test sp