Descrizione Lavoro
Società tecnologicamente all’avanguardia, specializzata nella ricerca e selezione di profili di Middle e Top Management in ambito nazionale e internazionale, è alla ricerca di un Machine Learning Engineer / Data Scientist / AI Engineer.
Il nostro Cliente è una Tech Company in rapida crescita, prossima a una fase di scale-up ambiziosa. Il loro prodotto di punta, unico nel suo genere e pionieristico, è già largamente commercializzato in Italia e negli US, rivoluzionando il settore di riferimento.
Responsabilità principali
Progettare, sviluppare e integrare modelli AI / ML (NLP, content suggestion, tagging automatico, ecc.)
Collaborare con il team di prodotto e sviluppo per creare esperienze AI-driven scalabili e performanti
Valutare tecnologie AI / LLM (es. OpenAI, Claude, open source) e definire gli use-case più rilevanti
Costruire pipeline di training, tuning e deployment di modelli
Monitorare, ottimizzare e mantenere modelli in produzione
Supportare attività di R&D e sperimentazione su nuovi approcci
Requisiti tecnici
3+ anni di esperienza in ruoli di Machine Learning Engineer, Data Scientist o AI Engineer
Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie ML (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face)
Esperienza con modelli NLP (LLM, embeddings, fine-tuning)
Conoscenza di strumenti e workflow MLOps (model versioning, serving, monitoring)
Capacità di scrivere codice pulito, documentato e pronto per la produzione
Buona conoscenza della lingua inglese
Nice To Have
Esperienza con LLM open source (es. Llama, Mistral, Mixtral)
Conoscenze di data engineering e pipeline di ETL
Esperienza in ambienti SaaS o piattaforme CMS / MarTech
Contributi a progetti open source
Offerta
Un team talentuoso e orientato all’innovazione
Un prodotto con forti ambizioni in ambito AI
Collaborazione diretta con il leadership team
Modalità di lavoro flessibile (remoto o ibrido)
Possibilità di stock option
Sede di Lavoro
Full Remote, ibrido o in sede (Milano)
RAL
Indicativamente 45 / 60 K in base all'effettivo know-how e valore aggiunto del candidato
#J-18808-Ljbffr