ppSiamo Humans.tech. /ppCreiamo interfacce intelligenti che risolvono tematiche complesse e migliorano esperienze, oltre a essere, ovviamente, belle! Collaboriamo con aziende globali come Airbnb, Amazon, Angelini… e siamo solo alla lettera A. /ppIn 10 anni abbiamo lanciato oltre 700 prodotti digitali, lavoriamo per il 70% con clienti globali in Europa e Stati Uniti, e abbiamo sedi a Frosinone e San Francisco. Siamo tra le 1000 aziende europee in più rapida crescita per Financial Times Statista e tra le top 5 aziende per cui lavorare in Italia per la Gen Z secondo Great Place to Work 2026. /ppLavoriamo con AI dal 2015, non da quando è diventata un trend. I nostri Partner si chiamano OpenAI, Meta, AWS, Translated. /ppNon 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. /ph3Chi cerchiamo /h3pNon cerchiamo qualcuno che sappia sviluppare. Cerchiamo qualcuno che si annoi a farlo in modo ordinario. /ppUna persona senior. Senior vera, non senior su LinkedIn. /ppUna 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. /ppUna 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. /ppQui 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. /ph3Cosa devi saper fare /h3ulliPython solido. Codice pulito e testato, a tuo agio con Git e CI/CD (GitHub Actions). Il production‑ready non ti spaventa: la base la padroneggi. /liliAlgoritmi 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, NumPy)



sono pane quotidiano. /liliDeep learning con PyTorch e/o TensorFlow. 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. /liliFondamenti matematici e statistici. Algebra lineare, probabilità, statistica. Ti servono per leggere le metriche, capire se un modello funziona e accorgerti quando qualcosa non torna. /liliPrincipi di MLOps e 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. /liliData engineering. SQL e NoSQL, query e pipeline per alimentare training e inference. Tieni d'occhio la qualità del dato. /liliModel 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. /liliAgentic coding tools nel flusso quotidiano. /liliInglese professionale, scritto e parlato. /liliKubernetes e orchestrazione, autoscaling e ottimizzazione dei costi inference. /liliVector database (es. Qdrant) e/o graph database (es. Neo4j). /liliLLM, RAG e primi esperimenti con orchestrazione multi‑agente (LangGraph, AutoGen, CrewAI); interesse per GenAI. /liliObservability avanzata: drift detection, retraining e model versioning (MLflow, DVC). /liliWorkflow dati (Apache Airflow), contributi open‑source o challenge Kaggle. /liliInglese da madrelingua. /li /ulh3Chi non funziona /h3ulliTi servono spec iper‑dettagliate per partire. Da noi il problema te lo si passa in mano: lo modelli tu. /liliTi aspetti micro‑management, o cerchi un contesto con processi pensati per proteggere chi non performa.



/liliVedi solo il tuo pezzetto. Se ragioni a "questa è il mio task, il resto non è mio problema", blocchi tutti. /liliSei lento a decidere. Aspettare validazione su ogni scelta, da noi, costa. L'ownership si prende, non si delega. /liliHai bisogno di mesi per "trovare il ritmo". Non sei qui per studiare, ma per validare. /li /ulh3Come si lavora /h3pFull remote? Funziona. Se sei al livello che cerchiamo in questo annuncio. Quello che pesa è la qualità dell'output, non dove vivi. /ppSe 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. /ppSe vuoi trasferirti, ti diamo una mano: bonus relocation di € 3K. /ph3Cosa c'è in ballo /h3ulliContratto full‑time. /liliRAL da €36.000 a €42.000+. Il "+" non è grafica, è opportunità. /liliProgetti su mercati internazionali con KPI di business. /liliBuoni pasto (full‑ticket). /liliHealthcare: assicurazione sanitaria + accesso a Unobravo. /liliWealthcare: Corporate Benefits + Starting Finance. /liliHardware top di gamma: MacBook Pro, ovviamente. /liliPiano di crescita personalizzato, coaching e mentoring on the job. /liliTeam building nazionali e internazionali. /liliBonus legati a performance. /liliBonus relocation di €3.000 (se lo desideri). /li /ulh3Come ci conosciamo /h3ulliColloquio introduttivo (30 min): una chiacchierata. /liliApprofondimento (30 min): cultura, modalità di lavoro, benefit. /liliPair programming (90 min): si lavora insieme su un problema ML reale. /li /ulpVeloce, perché il tempo è il primo asset. Il tuo, e il nostro. Se stai aspettando il momento perfetto per candidarti: è ora. /ppE 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. /ppIl presente annuncio è rivolto a candidati di ogni genere (D.Lgs. 198/2006). /ppIl range di RAL riflette la maggior attinenza del ruolo richiesto. /p /p #J-18808-Ljbffr

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