Siamo una startup di pricing intelligence nata 6 mesi fa, a Carpi (MO). Aiutiamo brand e retailer a capire come si muove il mercato e a prezzare di conseguenza.
Una persona che mette le mani in pasta. Non un architetto da slide: qui scrivi codice, leggi log, apri CSV da 50.000 righe e capisci perché 37 match sono sbagliati. Se davanti a un caso strano la prima reazione è "fammi guardare il dato grezzo" e non "proviamo un modello più grosso", parliamo la stessa lingua.
Sei il primo profilo dedicato a quest'area: nessun senior sopra a dirti come fare. Le scelte tecniche le prendi tu, con me come sparring partner, non come capo.
Farai girare la pipeline di matching su tutti i clienti: nuovi onboarding, run periodiche, controllo dei risultati, gestione dei casi che escono male. Lavorerai su rappresentazioni semantiche dei prodotti, similarità multi-modale (testo + immagini) e logiche di giudizio automatico sui casi ambigui — su un sistema già in produzione, non in laboratorio
Ottimizzerai i costi della pipeline (infrastruttura, calcolo, chiamate esterne) a parità di qualità — in una startup ogni euro risparmiato è una runway più lunga
Accuratezza del matching (precision/recall sui nostri test set)
Copertura: quanti prodotti cliente riusciamo ad agganciare con almeno un match valido
Efficienza/costo: ridurre il costo di infrastruttura e di chiamate esterne a parità di qualità
In una startup early-stage chi arriva presto ed esegue cresce in fretta. Non è marketing: è matematica. Almeno 3 anni di esperienza con Python in produzione (non POC, non notebook)
PostgreSQL e SQL li mastichi, non li subisci
Non hai paura della parte operativa: leggere log, gestire run notturne, intervenire quando qualcosa rompe
Italiano fluente a livello professionale, inglese tecnico sufficiente per documentazione e tooling
Cerchi un primo approccio al machine learning senza esperienza in produzione
• Tempo indeterminato dopo il periodo di prova
RAL competitiva per una startup early-stage, definita dopo la prima call sui tuoi progetti reali
Equity reale — sei tra i primi, lo riconosciamo nero su bianco
Smart working ibrido (2–3 giorni in sede), aperto anche a full-remote in Italia con presenze mensili
Bonus annuale legato ai numeri di cui sopra (accuratezza, copertura, efficienza)
Ticket restaurant e hardware serio
ML Engineer
Allega CV e 2 righe sul progetto di cui vai più fiero. Hiring #MachineLearning #AIEngineer #Startup #EmiliaRomagna #Modena #Bologna #Carpi