Senior Machine Learning Engineer

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 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.

Chi cerchiamo

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.

⚙️ Cosa devi saper fare

• Python padroneggiato sul serio. Codice production-ready, con clean code, testing e CI/CD (Git, GitHub Actions).
• Algoritmi ML , supervisionati e non. Conosci i principali e sai quale serve per quale problema e costruisci soluzioni che si ripetono su più casi d'uso, non one-off. 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). Non adatti un tutorial: lo riscrivi quando serve.
• Fondamenti matematici e statistici . Algebra lineare, probabilità, statistica inferenziale. 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). Un modello in produzione che nessuno guarda è un debito, non un asset.
• Agentic coding tools nel flusso quotidiano .
• Inglese professionale , scritto e parlato.

Plus

• 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).
• Tecniche avanzate (Reinforcement Learning, GAN) e ottimizzazione di modelli per ambienti con risorse limitate.
• 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.

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.

Come si lavora

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.

❤️ Cosa c'è in ballo

• Contratto full-time.
• RAL da €42.000 a €55.000+. Il \"+\" non è grafica, è opportunità.
• Progetti su mercati internazionali con KPI di business.
• Buoni pasto (full-ticket).
• Healthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo.
• 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 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

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.