Artificial Intelligence Specialist

pbSiamo Humans.tech. /b /ppbr/ppCreiamo interfacce intelligenti che risolvono tematiche complesse e migliorano esperienze, oltre a essere, ovviamente, belle! Collaboriamo con aziende globali come bAirbnb /b, bAmazon /b, bAngelini /b… e siamo solo alla lettera A. /ppbr/ppIn 10 anni abbiamo lanciato boltre 700 prodotti digitali /b, lavoriamo per ilb 70% con clienti globali tra Europa e Stati Uniti /b, e abbiamo sedi a Frosinone e San Francisco. Siamo tra le b1000 aziende europee in più rapida crescita per Financial Times Statista /b, e bGreat Place to Work Italia /b ci ha messi al 4° posto nella classifica delle migliori aziende per cui lavorare in Italia. bIl Best Workplaces for Gen Z /b 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. /ppbr/ppLavoriamo con AI dal 2015, non da quando è diventata un trend. I nostri Partner si chiamano bOpenAI /b, bMeta /b, bAWS /b, bTranslated /b. /ppbr/ppNon 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. /ppbr/ppb Chi cerchiamo /b /ppbr/ppNon cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare. Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario. /ppbr/ppNon 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. /ppCi 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. /ppbr/ppQuello che non è negoziabile è la velocità con cui impari, e l'onestà con cui dici \"questo non lo so ancora\". /ppbr/ppUna 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. /ppbr/ppQui 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. /ppIn 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. /ppbr/ppb🤝 Come ragioniamo, con chi lavorerai /b /ppbr/ppSi 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. /ppbr/ppNon vogliamo che tu abbia le risposte pronte. Vogliamo che tu sappia fare le domande giuste e che abbia il pensiero critico per scavarci dentro. /ppbr/ppEntrerai 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. /ppbr/ppNon 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. /ppbr/ppQui 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. /ppbr/ppColtiviamo 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. /ppbr/ppb⚙️ Cosa devi saper fare /b /ppbr/pullibPython /b. 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. /lilibFondamenti di ML /b, 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. /lilibDeep learning con PyTorch e/o TensorFlow /b. 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. /lilibPandas e NumPy /b per pulire, esplorare e preparare. bSQL /b per andare a prendere quello che ti serve. La qualità del dato non è un problema di qualcun altro. /lilibMatematica e statistica /b. 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. /lilibModel evaluation /b. Accuracy, precision, recall, F1, MAE, RMSE, confusion matrix, curve ROC. Overfitting e underfitting li riconosci, e sai cosa farci. /lilibAgentic coding tools /b nel flusso quotidiano. /lilibInglese /b. Leggi documentazione e paper senza fatica e in call ti fai capire. Il livello si alza lavorando, ma la base serve dal primo giorno. /li /ulpbr/ppPlus /pulliUn modello che è arrivato in produzione e che hai visto vivere: traffico vero, degrado, manutenzione. /liliDocker e ambienti containerizzati. Se hai incrociato Kubernetes, meglio. /liliServing su cloud (AWS, GCP o Azure), anche solo su progetti piccoli. /liliLLM, RAG e primi esperimenti di orchestrazione multi-agente (LangGraph, AutoGen o CrewAI). /liliVector database (es. Qdrant) o graph database (es. Neo4j). /liliPubblicazioni, tesi di ricerca, challenge Kaggle, contributi open-source, un GitHub ordinato: poche cose, fatte bene. /liliEsperienza di sviluppo backend (Python, Node, Java). Qui i modelli vivono dentro prodotti veri, e saperceli agganciare è un vantaggio. /liliInglese da madrelingua. /li /ulpbr/ppb🚫 Chi non funziona /b /ppbr/pulliTi serve che qualcuno ti dica ogni passaggio. Le domande falle pure, tutte. Le risposte, però, provi a cercarle anche da solo. /liliTi aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa. /liliIl codice te lo scrive tutto l'AI e non sai dire perché funziona. Il giorno che si rompe, si rompe addosso a te. /liliCerchi un dottorato travestito da lavoro. Qui il modello deve funzionare per qualcuno che lo usa, e la parte noiosa fa parte del mestiere. /liliVedi solo il tuo pezzetto. Se ragioni a \"questo è il mio task, il resto non è mio problema\", blocchi tutti. /liliVuoi imparare senza consegnare. Qui si impara consegnando, e si consegna imparando. /li /ulpbr/ppb Come si lavora /b /ppbr/ppFull remote? Si può fare, ma a questo livello non è la strada che consigliamo per tutti, ed è giusto dirtelo prima e non dopo. /ppbr/ppIl 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. /ppbr/ppSE vuoi avvicinarti, ti diamo una mano: bonus relocation di € 3K. /ppbr/ppb❤️ Cosa c'è in ballo /b /ppbr/pulliContratto full-time. /liliRAL da €28.000 a €36.000. Il numero si muove sui fatti, non sugli anni. /liliProgetti su mercati internazionali con KPI di business. /liliBuoni pasto (full-ticket). /liliHealthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo. /liliWealthcare: Corporate Benefits + Starting Finance. /liliHardware top di gamma: MacBook Pro, ovviamente. /liliPiano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job. /liliTeam building nazionali e internazionali. /liliBonus legati a performance. /liliBonus relocation fino a €3.000 (se lo desideri). /li /ulpbr/ppE 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 ⬅️ /ppbr/ppb Come ci conosciamo /b /ppbr/ppTre step, niente fuffa: /ppbr/pulliColloquio introduttivo (30 min): una chiacchierata. /liliApprofondimento (30 min): cultura, modalità di lavoro, benefit. /liliPair programming (90 min): si lavora insieme su un problema ML reale. /li /ulpbr/ppVeloce, perché il tempo è il primo asset. Il tuo, e il nostro. /ppbr/ppSe stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora. Scrivici. /ppbr/ppIl presente annuncio è rivolto a candidati di ogni genere (D.Lgs. 198/2006). /ppIl range di RAL riflette la maggior attinenza del ruolo richiesto. /p