Machine Learning Engineer (Full Time, Ibrido, Treviso)

Machine Learning Engineer (Tempo pieno – Ibrido - Treviso) Lingua di lavoro : Italiano – richiesta ottima conoscenza, livello C2 o superiore (scritto e parlato) 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

L'esperienza richiesta ai candidati, così come le competenze e le qualifiche aggiuntive necessarie per questo lavoro, sono elencate di seguito.

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 impattano 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.

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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.

REQUISITI FONDAMENTALI Ottima conoscenza dell'Italiano , livello C2 o superiore (è la lingua principale usata con clienti e colleghi) Forte spirito di collaborazion e e lavoro in team Proattività, intraprendenza e voglia di sporcarsi le man i: il nostro è un contesto ad alta intensità di

ricerca e sviluppo , dove imparare è la regola Ambizioso

e che lavora per

risultati

Cosa farai 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 ET L, strumenti tipo

PySpark, Airflow, MLFlow Interesse per l ’explainable AI (xAI ) e la sperimentazione Familiarità con logiche MLOps

Nice to Have Esperienza con LLM e framework (LangChain, RAG) Conoscenza di cloud (AWS, GCP, Azure) Esperienza con

Clickhous e o

Neo4j Capacità di costruire API (FastAPI, Flask, Django) Competenze base frontend (React, Vue.js)

Cosa offriamo ‍ 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 20K–28K annui

iniziali, in base a esperienza e primi risultati.

Piano di crescita meritocratico

con aumento della retribuzione al raggiungimento degli obiettivi. xykwogc 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 Test attitudinale (soft skills) Colloquio tecnico con team e CTO Offerta formale

Candidati a questa offerta lavorativa tramite linkedin o scrivendo a

Per questa posizione sono disponibili opzioni di lavoro da remoto/a casa.