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 chiamanoOpen AI ,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 cerchiamoNon cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare. Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario.
Una persona senior. Senior vera, non senior su Linked In. 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 e ragioniamo, con chi lavoreraiSi 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 ltiviamo 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 farePythonsolido. Codice pulito e testato, a tuo agio con Git e CI/CD (Git Hub Actions). Il production-ready non ti spaventa: la base la padroneggi.
Algoritmi ML , supervisionati e non. Conosci i principali e sai quale serve per quale problema, e porti un modello dal dataset a un risultato utile. Data preparation e feature engineering (Pandas, Num Py) sono pane quotidiano.
Deep learning con Py Torch e/o Tensor Flow.
Addestri e ottimizzi modelli (CNN, RNN, Transformer) e li hai applicati a NLP o Computer Vision (BERT, GPT, YOLO). Parti da basi solide e le adatti al problema.
Fondamenti matematici e statistici. Algebra lineare, probabilità, statistica. Ti servono per leggere le metriche, capire se un modello funziona e accorgerti quando qualcosa non torna.
Principi di MLOpse messa in produzione. ML pipeline per deployment e monitoring, Docker nel flusso quotidiano, serving su cloud (AWS, GCP o Azure). Hai visto modelli arrivare in produzione e sai muoverti nel loro ciclo di vita.
Data engineering. SQL e No SQL, query e pipeline per alimentare training e inference. Tieni d'occhio la qualità del dato.
Model evaluation e monitoring. Metriche serie (accuracy, precision, recall, F1; MAE, RMSE), confusion matrix, overfitting e underfitting riconosciuti al volo. Ti accorgi quando un modello in produzione sta degradando.
Agentic coding toolsnel flusso quotidiano.
Inglese professionale , scritto e parlato.
Plus
Kubernetes e orchestrazione, autoscaling e ottimizzazione dei costi inference.
Vector database (es. Qdrant) e/o graph database (es. Neo4j).
LLM,



RAG e primi esperimenti con orchestrazione multi-agente (Lang Graph, Auto Gen, Crew AI); interesse per Gen AI.
Observability avanzata: drift detection, retraining e model versioning (MLflow, DVC).
Workflow dati (Apache Airflow), contributi open-source o challenge Kaggle.
Inglese da madrelingua.
Chi non funzionaTi 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 e si lavoraFull 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 € 3 K. Cosa c'è in balloContratto full-time.
RAL da €****** a €******+. Il "+" non è grafica, è occasione.
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: Mac Book Pro, ovviamente.
Piano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job.
Team building nazionali e internazionali.
Bonus 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 videoCome ci conosciamoTre 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.

📌 Machine Learning Engineer (Torino)
🏢 Humans tech
📍 Torino