Overview Selection 4.0 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 AI ENGINEER. Il nostro Cliente è una Tech Company in veloce crescita e prossima a una fase ambiziosa di scale up. Il loro prodotto di punta, unico nel suo genere e pionieristico, è già largamente commercializzato in Italia e negli US e sta rivoluzionando il proprio settore di riferimento. Responsabilità Progettare, sviluppare e integrare modelli AI / ML all’interno del prodotto (NLP, content suggestion, tagging automatico, ecc.). Collaborare con il team prodotto e sviluppo per creare esperienze AI-driven scalabili e performanti. Valutare tecnologie AI / LLM (es. OpenAI, Claude, open source, ecc.) 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 concreta 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, ecc.). Conoscenze di data engineering e pipeline di ETL. Esperienza in ambienti SaaS o piattaforme CMS / Mar Tech. Contributi a progetti open source. Punti di forza dell'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. Dettagli di sede 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