Siamo Humans.tech.
Creiamo interfacce intelligenti che risolvono tematiche complesse e migliorano esperienze, oltre a essere, ovviamente, belle!
Collaboriamo con aziende globali comeAirbnb,Amazon,Angelini... e siamo solo alla lettera A.
In 10 anni abbiamo lanciatooltre 700 prodotti digitali, lavoriamo per il70% con clienti globalitra Europa e Stati Uniti, e abbiamo sedi a Frosinone e San Francisco.
Siamo tra le**** aziende europee in più rapida crescita per Financial Times & Statistae tra letop 5 aziendeper cui lavorare in Italia per la Gen Z secondoGreat Place to Work ****.
Lavoriamo con AI dal ****, non da quando è diventata un trend.
I nostri Partner si chiamanoOpenAI,Meta,AWS,Translated.
Non siamo la solita consulenza.
Affianchiamo product company e aziende che vogliono diventarlo, e i prodotti li costruiamo davvero: dall'analisi all'architettura, dal codice al delivery.
È come lavorare dentro un team prodotto, solo che il team prodotto siamo noi.
? Chi cerchiamo
Non cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare.
Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario.
Una persona senior.
Senior vera, non senior su LinkedIn.
Una che sistemi ad alto traffico li ha sviluppati, mantenuti e scalati e non guardati da fuori, non toccati a pezzi.
Una che ha messo prodotti in produzione e che chiude il cerchio, dal training al serving, non addestra un prototipo e passa la palla.
Una persona AI-first: l'architettura del progetto la pensa con la sua testa, poi usa gli strumenti giusti per costruirla, riprogettarla, accelerarla.
L'AI è leva, non scorciatoia.
Qui dentro funziona così: noi ti diamo le opportunità.
Tu le prendi, le capisci, le contestualizzi.
Procedi velocemente verso le soluzioni, prendi le decisioni, le porti in produzione.
Senza creare frizione.
? Come ragioniamo, con chi lavorerai
Si lavora per obiettivi.
Questo ci rende flessibili e molto esigenti.
Spingiamo ogni persona del team oltre i suoi limiti attuali perché solo così si arriva a risultati che superano l'aspettativa iniziale.
Non vogliamo che tu abbia le risposte pronte.
Vogliamo che tu sappia fare le domande giuste e che abbia il pensiero critico per scavarci dentro.
Entrerai in un team cross-funzionale: la versione a pieni poteri di un gruppo coeso, trasversale nelle conoscenze e verticale nelle competenze.
Software Engineer, ML/AI, Product Designer, dentro la stessa stanza, fisica o virtuale che sia.
Qui si supporta l'idea migliore, non la propria idea.
Ti chiediamo di portarne tante, e di lasciar andare le tue quando ne arriva una più solida.
"Abbiamo sempre fatto così" non è una risposta accettabile.




Coltiviamo l'eccellenza, ma sappiamo che la perfezione, nei processi umani, è una bugia.
Le persone qui restano: significa team stabili, basso turnover, continuità reale sui progetti.
È il nostro indicatore migliore.
?? Cosa devi saper fare
Pythonpadroneggiato sul serio.
Codice production-ready, con clean code, testing e CI/CD (Git, GitHub Actions).
Algoritmi ML, supervisionati e non.
Conosci i principali e sai quale serve per quale problema e costruisci soluzioni che si ripetono su più casi d'uso, non one-off.
Data preparation e feature engineering (Pandas, NumPy) sono parte del mestiere, non un fastidio da delegare.
Deep learning con PyTorch e/o TensorFlow.
Progetti, addestri e ottimizzi le architetture (CNN, RNN, Transformer) e le hai applicate sul serio a NLP e Computer Vision (BERT, GPT, YOLO).
Non adatti un tutorial: lo riscrivi quando serve.
Fondamenti matematici e statistici.
Algebra lineare, probabilità, statistica inferenziale.
Ti servono per validare un modello e scovare un bias nei dati, non per superare un esame.
MLOps e produzione.
ML pipeline per deployment e monitoring, Docker e Kubernetes nel flusso quotidiano, serving su cloud (AWS, GCP o Azure) con autoscaling e costi inference sotto controllo.
Gestisci l'intero lifecycle, dal training al maintenance, non solo il momento bello del training.
Data engineering.
SQL e NoSQL per volumi seri, pipeline robuste, data quality.
E ti muovi con i vector database (es. Qdrant) e i graph database (es. Neo4j) che le applicazioni AI moderne richiedono.
I dati sporchi a valle li paghi a monte, e lo sai.
Observability e model governance.
Monitoring, drift detection, metriche di valutazione serie, retraining e model versioning (es. MLflow, DVC).
Un modello in produzione che nessuno guarda è un debito, non un asset.
Agentic coding tools nel flusso quotidiano.
Inglese professionale, scritto e parlato.
Plus
LLM, RAG e orchestrazione di sistemi multi-agente (LangGraph, AutoGen o CrewAI).
Interesse o esperienza concreta in ambito 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 responsible AI: PII redaction, OWASP per ML, compliance (GDPR, ISO *****).
Mentoring di altri engineer, contributi open-source o challenge Kaggle.
Inglese da madrelingua.
? Chi non funziona
Ti servono spec iper-dettagliate per partire.
Da noi il problema te lo si passa in mano: lo modelli tu.
Ti aspetti micro-management, o cerchi un ambiente con processi pensati per proteggere chi non performa.
Vedi solo il tuo pezzetto.
Se ragioni a "questa è il mio task, il resto non è mio problema", blocchi tutti.
Sei lento a decidere.
Aspettare validazione su ogni scelta, da noi, costa.
L'ownership si prende, non si delega.
Hai bisogno di mesi per "trovare il ritmo".
Non sei qui per studiare, ma per validare.
? Come si lavora
Full remote?
Funziona.
Se sei al livello che cerchiamo in questo annuncio.
Quello che pesa è la qualità dell'output, non dove vivi.
Se puoi e vuoi venire, però, l'ibrido è la strada che consigliamo: il team è di 70 persone, e stare nella stessa stanza accelera la crescita molto più di qualsiasi call.
Se vuoi trasferirti, ti diamo una mano: bonus relocation di € 3K.
?? Cosa c'è in ballo
Contratto full-time.
RAL da €****** a €******+.
Il "+" non è grafica, è opportunità.
Progetti su mercati internazionali con KPI di business.
Buoni pasto (full-ticket).
Healthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo.
Wealthcare: Corporate Benefits + Starting Finance.
Hardware top di gamma: MacBook Pro, ovviamente.
Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job.
Team building nazionali e internazionali.
Premio legati a performance.
Bonus relocation di €***** (se lo desideri).
E quando sei in ufficio, gli spazi sono pensati per starci bene: palestra attrezzata con spogliatoi, campo da padel, simulatori professionali, bar, area relax, area ristoro, parcheggi dedicati.
Roba che rende la giornata sostenibile, piacevole e umana: ?? guarda il video ??
? Come ci conosciamo
Tre step, niente fuffa:
Colloquio introduttivo (30 min): una chiacchierata.
Approfondimento (30 min): cultura, modalità di lavoro, benefit.
Pair programming (90 min): si lavora insieme su un problema ML reale.
Veloce, perché il tempo è il primo asset.
Il tuo, e il nostro.
Se stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora.
Scrivici.
Il presente annuncio è rivolto a candidati di ogni genere (D.Lgs. ********).
Il range di RAL riflette la maggior attinenza del ruolo richiesto.

📌 Artificial Intelligence Engineer (Trieste)
🏢 Humans tech
📍 Trieste