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 split, cross-validation e hyperparameter tuning non sono nozioni da manuale, sono cose che hai fatto.
Deep learning con PyTorch e/o TensorFlow . Hai addestrato modelli veri (CNN, RNN, Transformer) su almeno un dominio, NLP o Computer Vision. Parti da un'architettura esistente e la adatti al problema: quello che tocchi, però, lo sai spiegare.
Pandas e NumPy per pulire, esplorare e preparare. SQL per andare a prendere quello che ti serve. La qualità del dato non è un problema di qualcun altro.
Matematica e statistica . Algebra lineare, probabilità, statistica descrittiva e le basi dell'inferenza. Ti servono per leggere le metriche e capire se un modello funziona davvero o se ti sta prendendo in giro.
Model evaluation . Accuracy, precision, recall, F1, MAE, RMSE, confusion matrix, curve ROC. Overfitting e underfitting li riconosci, e sai cosa farci.
Agentic coding tools nel flusso quotidiano.
Inglese . Leggi documentazione e paper senza fatica e in call ti fai capire. Il livello si alza lavorando, ma la base serve dal primo giorno.

Plus
Un modello che è arrivato in produzione e che hai visto vivere: traffico vero, degrado, manutenzione.
Docker e ambienti containerizzati. Se hai incrociato Kubernetes, meglio.
Serving su cloud (AWS, GCP o Azure), anche solo su progetti piccoli.
LLM, RAG e primi esperimenti di orchestrazione multi-agente (LangGraph, AutoGen o CrewAI).
Vector database (es. Qdrant) o graph database (es. Neo4j).
Pubblicazioni, tesi di ricerca, challenge Kaggle, contributi open-source, un GitHub ordinato: poche cose, fatte bene.
Esperienza di sviluppo backend (Python, Node, Java). Qui i modelli vivono dentro prodotti veri, e saperceli agganciare è un vantaggio.
Inglese da madrelingua.

Chi non funziona

Ti serve che qualcuno ti dica ogni passaggio. Le domande falle pure, tutte. Le risposte, però, provi a cercarle anche da solo.
Ti aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa.
Il codice te lo scrive tutto l'AI e non sai dire perché funziona. Il giorno che si rompe, si rompe addosso a te.
Cerchi un dottorato travestito da lavoro. Qui il modello deve funzionare per qualcuno che lo usa, e la parte noiosa fa parte del mestiere.
Vedi solo il tuo pezzetto. Se ragioni a "questo è il mio task, il resto non è mio problema", blocchi tutti.
Vuoi imparare senza consegnare. Qui si impara consegnando, e si consegna imparando.

Come si lavora

Full remote? Si può fare, ma a questo livello non è la strada che consigliamo per tutti, ed è giusto dirtelo prima e non dopo.

Il team è di 75+ persone, e in questa fase della tua carriera la crescita passa dalle ore accanto a chi ne sa più di te: una review davanti allo stesso schermo vale tre call.

SE vuoi avvicinarti, ti diamo una mano: bonus relocation di € 3K.

Cosa c'è in ballo

Contratto full-time.
RAL da €28.000 a €36.000. Il numero si muove sui fatti, non sugli anni.
Progetti su mercati internazionali con KPI di business.
Buoni pasto (full-ticket).
Healthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo.
Wealthcare: Corporate Benefits + Starting Finance.
Hardware top di gamma: MacBook Pro, ovviamente.
Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job.
Team building nazionali e internazionali.
Bonus legati a performance.
Bonus relocation fino a €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

Tre step, niente fuffa:

Colloquio introduttivo (30 min): una chiacchierata.
Approfondimento (30 min): cultura, modalità di lavoro, benefit.
Pair programming (90 min): si lavora insieme su un problema ML reale.

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

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

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.