Machine Learning Engineer

1 giorno fa

Genoa, Liguria, Italia Chiron Tempo pieno

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Machine Learning Engineer (Tempo pieno – Ibrido - Treviso) Lingua: Italiano Madrelingua obbligatorio Sede: Spresiano (TV) - Presenza richiesta almeno 3 giorni a settimana Tipo di contratto: Tempo pieno, inserimento immediato su progetti reali Livello: Middle o Junior con potenziale - anche da formare Vuoi lavorare in un team che sviluppa AI vera, in produzione, con clienti e dati reali? E lavorare ai progetti dall'inizio alla fine? In Chiron, costruisci soluzioni di intelligenza artificiale e marketing intelligence che impattano aziende e startup. Se ti appassiona la R&D, ti piace sperimentare, imparare e lavorare in squadra per costruire cose che funzionano davvero, questo ruolo fa per te Cerchiamo un Machine Learning Engineer, anche junior con forte potenziale, da inserire subito su progetti concreti. Sviluppiamo modelli ML classici, sistemi generativi, ma anche xAI (explainable AI) e automazioni intelligenti in ambito marketing, retail, eCommerce e CRM.

REQUISITI FONDAMENTALI

Italiano madrelingua (obbligatorio)
Forte spirito di collaborazione e lavoro in team
Proattività, intraprendenza e voglia di sporcarsi le mani: il nostro è un contesto ad alta intensità di ricerca e sviluppo, dove imparare è la regola
Ambizioso e che lavora per risultati

Cosa farai

Progettazione e sviluppo di modelli ML (NLP, recommender systems, predictive analytics)
Addestramento, fine-tuning e ottimizzazione di modelli, inclusi LLM e diffusion models
Costruzione di pipeline end-to-end, dal preprocessing al deployment
Integrazione delle soluzioni ML nei prodotti Chiron insieme al team di sviluppo
Contributo alle strategie R&D su AI, MLOps ed explainability

Competenze richieste

Solida conoscenza di Python e librerie ML (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace)
Basi solide in Machine Learning supervisionato/non supervisionato
Esperienza con SQL / NoSQL, pipeline ETL, strumenti tipo PySpark, Airflow, MLFlow
Interesse per l’explainable AI (xAI) e la sperimentazione
Familiarità con logiche MLOps

Nice to Have

Esperienza con LLM e framework (LangChain, RAG)
Conoscenza di cloud (AWS, GCP, Azure)
Esperienza con Clickhouse o Neo4j
Capacità di costruire API (FastAPI, Flask, Django)
Competenze base frontend (React, Vue.Js)

Cosa offriamo

Progetti veri, in produzione, dal primo giorno
Formazione tecnica strutturata, mentorship e learning continuo
Lavoro su progetti R&D con tecnologie AI generativa e explainable AI
Collaborazione diretta con CTO e team esperto, crescita su mis
Modalità ibrida: 3 giorni in sede, 2 in remoto
Compenso NETTO 18K–28K annui iniziali, in base a esperienza e primi risultati. Piano di crescita meritocratico con aumento della retribuzione al raggiungimento degli obiettivi.
Percorso di evoluzione chiaro: da junior a senior engineer, o verso specializzazioni xAI, MLOps, o LLM/agent systems

Processo di selezione

Colloquio conoscitivo
Test tecnico (hard skills) – esercizio ML o codice
Test attitudinale (soft skills)
Colloquio tecnico con team e CTO

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REQUISITI FONDAMENTALI

Cosa farai

Competenze richieste

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