Chi cerchiamoNon cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare. Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario.Una persona senior, vera senior nell'esperienza, non solo nel titolo. Ha sviluppato, mantenuto e scalato siti ad alto traffico e ha lavorato direttamente sul prodotto finito, chiudendo il cerchio dal training al serving.Una persona AI‐first: pianifica l'architettura del progetto con la sua visione, utilizza gli strumenti più adatti per costruirla, riprogettarla e accelerarla. L'IA è leva, non scorciatoia.Qui la cultura si basa su obiettivi, libertà di rapidità, decisione e responsabilità. Lavorerai in team cross‐funzionali (software engineer, ML/AI, product designer) in un ambiente che premia l'idea di squadra rispetto alla propria.Cosa devi saper fare Python: codice pronto per la produzione, code‐clean, test, CI/CD con Git e GitHub Actions.Algoritmi ML supervisionati e non supervisionati; capacità di scegliere l'algoritmo giusto e di riporre le soluzioni in più casi d'uso, non one‐off.Deep learning con PyTorch e/o TensorFlow: costruzione, addestramento, ottimizzazione delle architetture (CNN, RNN, Transformer) e applicazioni serietà in NLP e Computer Vision (BERT, GPT, YOLO).Fondamenti matematici e statistici: algebra lineare, probabilità, statistica inferenziale, per validare modelli e individuare bias.MLOps e produzione: pipeline ML per deployment e monitoring, Docker e Kubernetes a disposizione, serving su cloud (AWS, GCP o Azure) con autoscaling e costi sotto controllo, gestione dell'intero ciclo di vita del modello.Data engineering: SQL e NoSQL per volumi seri, pipeline robuste, data quality; esperienza con vector database (es. Qdrant) e graph database (es. Neo4j).Observability e governance del modello: monitoring, rilevamento drift, metriche di valutazione serie, retraining e versioning (MLflow, DVC).Agentic coding tools nel flusso quotidiano.Inglese professionale, scritto e parlato. Qualità aggiuntive Esperienza con LLM, RAG e orchestrazione di sistemi multi‐agente (LangGraph, AutoGen, CrewAI) o interesse concreto in GenAI.Training distribuito e fine‐tuning su larga scala (SageMaker, Vertex AI).Tecniche avanzate: Reinforcement Learning, GAN e ottimizzazione di modelli per ambienti con risorse limitate.Orchestrazione di workflow dati (es. Apache Airflow).Security, privacy e AI responsabile: PII redaction, OWASP per ML, compliance (GDPR, ISO 27001).Mentoring di altri engineer, contributi open‐source o challenge Kaggle.Inglese da madrelingua. Criteri di non idoneità Richiesto specifiche iper‐dettagliate all'inizio del progetto.Richiesta di micro‐management o lavoro in un ambiente con processi troppo protettivi.Visione riduttiva del proprio compito, "questa è la mia parte, il resto non è mio problema" e blocco del traguardo comune.Lentezza decisionalità e aspettativa di valider e confermare in ogni scelta.Necessità di mesi per "trovare il ritmo"; la cultura richiede validazione immediata. Modalità di lavoroFull remote è accettabile: la qualità del risultato è prioritaria. Se preferisci o necessiti di un ambiente fisico, un modello ibrido è consigliato: il team è di settanta persone e la presenza in ufficio accelera la crescita.Se desideri trasferirti, offriamo un bonus relocation di €3.000.Benefici Contratto full‐time.RAL da €42.000 a €55.000+. L'ulteriore è opportunità.Progetti su mercati internazionali con KPI di business.Buoni pasto full‐ticket.Healthcare: assicurazione sanitaria e accesso a Unobravo.Wealthcare: Corporate Benefits + Starting Finance.Hardware top di gamma: MacBook Pro.Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring sul lavoro.Team building nazionali e internazionali.Bonus legati a performance. Il presente annuncio è rivolto a candidati di ogni genere (D.Lgs. 198/2006).#J-18808-Ljbffr