Machine Learning Engineer (Full Time, Ibrido, Treviso)

Sede : Spresiano (TV) - Presenza richiesta almeno 3 giorni a settimana

Tipo di contratto : Tempo pieno, inserimento immediato su progetti reali

Livello : Middle o Junior con potenziale - anche da formare

Vuoi lavorare in un team che sviluppa AI vera, in produzione, con clienti e dati reali?

E lavorare ai progetti dall'inizio alla fine?

In Chiron , costruisci soluzioni di intelligenza artificiale e marketing intelligence che impatti aziende e startup. Se ti appassiona la R&D, ti piace sperimentare, imparare e lavorare in squadra per costruire cose che funzionano davvero, questo ruolo fa per te.

Cerchiamo un Machine Learning Engineer , anche junior con forte potenzial e, da inserire subito su progetti concreti. Sviluppiamo modelli ML classici, sistemi generativi, ma anche xAI (explainable AI) e automazioni intelligenti in ambito marketing, retail, eCommerce e CRM.

• Italiano madrelingua (obbligatorio)
• Forte spirito di collaborazione e lavoro in team
• Proattività, intraprendenza e voglia di sporcarsi le mani : il nostro è un contesto ad alta intensità di ricerca e sviluppo , dove imparare è la regola
• Ambizioso e che lavora per risultati
• Progettazione e sviluppo di modelli ML (NLP, recommender systems, predictive analytics)
• Addestramento, fine-tuning e ottimizzazione di modelli, inclusi LLM e diffusion models
• Costruzione di pipeline end-to-end, dal preprocessing al deployment
• Integrazione delle soluzioni ML nei prodotti Chiron insieme al team di sviluppo
• Contributo alle strategie R&D su AI, MLOps ed explainability

Competenze richieste

• Solida conoscenza di Python e librerie ML (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace)
• Basi solide in Machine Learning supervisionato/non supervisionato
• Esperienza con SQL / NoSQ L, pipeline ETL , strumenti tipo PySpark, Airflow, MLFlow
• Interesse per l’explainable AI (xAI) e la sperimentazione
• Familiarità con logiche MLOps
• Esperienza con LLM e framework (LangChain, RAG)
• Conoscenza di cloud (AWS, GCP, Azure)
• Esperienza con Clickhouse o Neo4j
• Capacità di costruire API (FastAPI, Flask, Django)
• Progetti veri, in produzione, dal primo giorno
• Formazione tecnica strutturata, mentorship e learning continuo
• Lavoro su progetti R&D con tecnologie AI generativa e explainable AI
• Collaborazione diretta con CTO e team esperto, crescita su mis
• Modalità ibrida: 3 giorni in sede, 2 in remoto
• Compenso NETTO 18K–28K annui iniziali, in base a esperienza e primi risultati. Piano di crescita meritocratico con aumento della retribuzione al raggiungimento degli obiettivi.
• Percorso di evoluzione chiaro : da junior a senior engineer, o verso specializzazioni xAI, MLOps, o LLM/agent systems

Processo di selezione

• Colloquio conoscitivo
• Test tecnico (hard skills) – esercizio ML o codice
• Colloquio tecnico con team e CTO