Machine Learning Engineer (Middle - Tempo pieno – Ibrido - Treviso)
🗣️ Lingua: Italiano Madrelingua obbligatorio
📍 Sede: Spresiano (TV) - Presenza richiesta almeno 3 giorni a settimana
💼 Tipo di contratto: Tempo pieno, inserimento immediato su progetti reali
🎯 Livello: Middle
💥 Vuoi lavorare in un team che sviluppa AI vera, in produzione, con clienti e dati reali?
In Chiron costruisci soluzioni di intelligenza artificiale e marketing intelligence che impattano aziende e startup.
Se hai già le mani sporche di ML, sai come si lavora in produzione (non solo in un notebook), e vuoi crescere su tecnologie all’avanguardia come xAI, LLM e sistemi generativi, questo è il posto giusto.
Cerchiamo un* Machine Learning Engineer con almeno 2–3 anni di esperienza reale, da inserire subito su progetti concreti.
Non stiamo cercando chi deve ancora imparare le basi: stiamo cercando chi è pronto a contribuire da subito, e che voglia crescere verso specializzazioni avanzate.
REQUISITI FONDAMENTALI
* ✅ Italiano madrelingua (obbligatorio)
* ✅ Almeno 2-3 anni di esperienza in ruoli ML o Data Science in contesti reali (non solo accademici o formativi)
* ✅ Esperienza diretta su progetti in produzione, non solo proof of concept
* ✅ Forte spirito di collaborazione e autonomia operativa
* ✅ Proattività e orientamento ai risultati: sappiamo già com’è la teoria, vogliamo chi sa anche eseguire
🧠 Cosa farai
* Progettazione e sviluppo end-to-end di modelli ML (NLP, recommender systems, predictive analytics)
* Addestramento, fine-tuning e ottimizzazione di modelli, inclusi LLM e diffusion models
* Costruzione di pipeline end-to-end robuste, dal preprocessing al deployment in produzione
* Integrazione delle soluzioni ML nei prodotti Chiron, in collaborazione con il team di sviluppo
* Contributo attivo alle strategie R&D su AI, MLOps ed explainability
🔧 Competenze richieste
* Solida padronanza di Python e librerie ML (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace), con esperienza applicata, non solo teorica
* Esperienza concreta su Machine Learning supervisionato e non supervisionato, con modelli portati in produzione
* Esperienza su SQL / NoSQL, pipeline ETL, strumenti tipo PySpark, Airflow, MLFlow
* Esperienza di Fine-tuning di modelli di Open Source di GenAI (diffusion models, text to text)
* Familiarità con logiche MLOps e gestione del ciclo di vita dei modelli
* Interesse attivo per l’explainable AI (xAI) e la sperimentazione
✚ Nice to Have
* Esperienza con LLM e framework (LangChain, CrewAI, GraphRAG) in contesti reali
* Esperienza con sistemi di tracing
* Conoscenza pratica di cloud (AWS, GCP, Azure)
* Esperienza con ClickHouse o Neo4j
* Capacità di costruire API (FastAPI, Flask, Django) - buon plus se già fatto in produzione
* Competenze frontend (React, Vue.Js)
🎁 Cosa offriamo
* 💻 Progetti veri, in produzione, dal primo giorno
* 📚 Crescita tecnica strutturata: mentorship, R&D, e spazio per specializzarsi
* 🔬 Lavoro su progetti con AI generativa e explainable AI
* 🤝🏻 Collaborazione diretta con CTO e team esperto
* 🏡 Modalità ibrida: 3 giorni in sede, 2 in remoto
* 💰 Compenso NETTO 22K–32K annui, in base a esperienza e competenze effettive. Piano di crescita meritocratico con aumenti legati ai risultati.
* 🔄 Percorso di evoluzione chiaro: verso senior engineer, o specializzazioni in xAI, MLOps, LLM/agent systems
🧪 Processo di selezione
* Colloquio conoscitivo
* Test tecnico (hard skills) - esercizio ML o codice
* Test attitudinale (soft skills)
* Colloquio tecnico con team e CTO
* Offerta formale