In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni di machine learning per progetti innovativi e complessi.
- Azienda: Azienda tech in rapida crescita, collaboriamo con nomi come Airbnb e Amazon.
- Benefit: Salario competitivo, bonus relocation, buoni pasto e opportunità di crescita.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di carriera e team stabili.
- Perché questo lavoro: Lavora con AI all'avanguardia e fai la differenza in progetti reali.
- Qualifiche: Esperienza in Python, ML e capacità di lavorare in team cross-funzionali.
La retribuzione prevista è compresa tra 36000 - 42000 € per anno.
Siamo Humans.tech. Creiamo interfacce intelligenti che risolvono tematiche complesse e migliorano esperienze. Collaboriamo con aziende globali come Airbnb, Amazon, Angelini. 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 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.
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. Una che ha messo prodotti in produzione e che chiude il cerchio, dal training al serving. Una persona AI-first: l'architettura del progetto la pensa con la sua testa, poi usa gli strumenti giusti per costruirla, riprogettarla, accelerarla. 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. 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: Software Engineer, ML/AI, Product Designer, dentro la stessa stanza. Qui si supporta l'idea migliore, non la propria idea. 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.
Cosa devi saper fare
- Python solido. Codice pulito e testato, a tuo agio con Git e CI/CD (GitHub Actions).
- Algoritmi ML, supervisionati e non. Conosci i principali e sai quale serve per quale problema.
- Data preparation e feature engineering (Pandas, NumPy).
- Deep learning con PyTorch e/o TensorFlow. Addestri e ottimizzi modelli (CNN, RNN, Transformer).
- Fondamenti matematici e statistici. Algebra lineare, probabilità, statistica.
- Principi di MLOps e messa in produzione. ML pipeline per deployment e monitoring, Docker nel flusso quotidiano.
- Data engineering. SQL e NoSQL, query e pipeline per alimentare training e inference.
- Model evaluation e monitoring. Metriche serie (accuracy, precision, recall, F1; MAE, RMSE).
- Agentic coding tools nel flusso quotidiano.
- Inglese professionale, scritto e parlato.
Plus
- Kubernetes e orchestrazione, autoscaling e ottimizzazione dei costi inference.
- Vector database (es. Qdrant) e/o graph database (es. Neo4j).
- LLM, RAG e primi esperimenti con orchestrazione multi-agente.
- Observability avanzata: drift detection, retraining e model versioning.
- Workflow dati (Apache Airflow), contributi open-source o challenge Kaggle.
- Inglese da madrelingua.
Chi non funziona
Ti servono spec iper-dettagliate per partire. Ti aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa. Sei lento a decidere. Hai bisogno di mesi per "trovare il ritmo".
Come si lavora
Full remote? Funziona. Se sei al livello che cerchiamo. Se puoi e vuoi venire, però, l'ibrido è la strada che consigliamo. Se vuoi trasferirti, ti diamo una mano: bonus relocation di € 3K.
Cosa c'è in ballo
- Contratto full-time.
- RAL da €36.000 a €42.000+.
- 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.
- Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job.
- Team building nazionali e internazionali.
- Bonus legati a performance.
- Bonus relocation di €3.000.
Come ci conosciamo
Tre step: Colloquio introduttivo, Approfondimento, Pair programming. Veloce, perché il tempo è il primo asset. Se stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora. Scrivici.
Machine Learning Engineer datore di lavoro: Humans.Tech
Humans.tech è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente stimolante e collaborativo per i Machine Learning Engineer. Con sedi a Frosinone e San Francisco, promuoviamo una cultura del lavoro flessibile e orientata agli obiettivi, dove ogni membro del team ha l'opportunità di crescere professionalmente attraverso coaching personalizzato e progetti internazionali. I nostri spazi sono progettati per il benessere dei dipendenti, con strutture moderne e benefit competitivi, rendendo il lavoro non solo produttivo, ma anche piacevole e sostenibile.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Machine Learning Engineer
✨Partecipa ai Meetup Locali
Immergiti nella community tech partecipando a meetup locali di ingegneria e sviluppo software. Questo non solo ti permetterà di imparare delle nuove tendenze, ma anche di incontrare potenziali datori di lavoro e colleghi. Non c'è nulla di meglio che un contatto personale per lasciare il segno!
✨Contribuisci a Progetti Open-Source
Un ottimo modo per farti notare è contribuire a progetti open-source. Questo non solo arricchisce il tuo portfolio, ma ti mette in contatto con professionisti del settore che possono facilmente raccomandarti per posizioni full-time. Inoltre, dimostrerai competenze pratiche che le aziende adorano!
✨Esplora le Piattaforme di Recruitment Tecnico
Ci sono piattaforme di recruitment specializzate per il settore tech dove le aziende cercano costantemente profili come il tuo. Assicurati di registrarti su siti specifici per ingegneri e sviluppatori per ricevere piuttosto offerte di lavoro pertinenti e opportunità interessanti. Fai in modo che il tuo profilo risalti!
✨Applica Direttamente a Humans.Tech
Non dimenticare di controllare il sito web di Humans.Tech per eventuali opportunità di lavoro nel settore ingegneristico. Applicare direttamente può aumentare le tue chance di essere notato, specialmente se segui i loro canali social per aggiornamenti su assunzioni e eventi informativi.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Machine Learning Engineer
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Mostra i tuoi progetti!:Nel tuo CV, assicurati di includere una sezione dedicata ai progetti di sviluppo software a cui hai lavorato. Questi possono essere progetti universitari, lavori freelance o anche side projects. Se hai un GitHub, non dimenticare di linkarlo: i recruiter adorano vedere il codice e come affronti le sfide.
Competenze tecniche in evidenza:Fai un elenco chiaro delle tue competenze tecniche nel tuo CV, come linguaggi di programmazione, framework e strumenti che conosci. Assicurati che siano rilevanti per il ruolo di Machine Learning Engineer in Humans.Tech. Questo aiuterà a dimostrare che sei il candidato ideale per il lavoro!
Scrivi una lettera di motivazione mirata:Quando scrivi la tua lettera di motivazione, evidenzia perché sei appassionato di ingegneria e sviluppo software. Parla dei tuoi obiettivi professionali e di come pensi di crescere in Humans.Tech. Ricorda, vogliamo vedere il tuo entusiasmo e il tuo desiderio di imparare!
Attenzione ai dettagli:Nell'ambito dell'ingegneria e dello sviluppo software, i dettagli contano. Fai attenzione alla formattazione del tuo CV e della lettera di motivazione. Un CV ben strutturato e privo di errori mostra che sei meticoloso e professionale, qualità fondamentali per un ruolo a tempo pieno come Machine Learning Engineer.
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Humans.Tech
✨Preparati con le tue abilità tecniche
Per un colloquio in ingegneria e sviluppo software, è fondamentale essere in grado di dimostrare le tue abilità tecniche. Preparati a rispondere a domande di programmazione e a risolvere problemi dal vivo. Puoi anche praticare con piattaforme come LeetCode o HackerRank per affrontare esempi di codice che potresti incontrare.
✨Mostra il tuo portfolio di progetti
Essendo un candidato full-time, è importante avere un portfolio ben curato che mostri il tuo lavoro. Porta con te esempi di progetti passati, sia personali che professionali. Spiega il tuo ruolo in ciascun progetto e i risultati ottenuti. Questo non solo dimostra le tue capacità, ma anche la tua passione per il settore.
✨Preparati a domande sul lavoro di squadra
Nel campo dell'ingegneria e sviluppo software, il lavoro di squadra è cruciale. Aspettati di ricevere domande su come hai collaborato in precedenti progetti o come affronti i conflitti con i membri del team. Pratica le tue risposte usando esempi concreti che mettano in luce le tue abilità relazionali.
✨Conosci il processo di sviluppo che usano
Ogni azienda ha il proprio modo di fare le cose. Prima del colloquio in Humans.Tech, informati sul loro processo di sviluppo software, come Agile o Scrum. Essere in grado di discutere come ti adatteresti a questi metodi o come hai già lavorato con essi può farti risaltare come candidato ideale.
