Stiamo cercando un/una AI Engineer – Computer Vision | Roma Nord
Caratteristiche:
Un/una professionista con esperienza concreta in Computer Vision, capace di lavorare in autonomia dall'analisi del problema fino al deploy in produzione. Non un esecutore, ma qualcuno che sa prendere decisioni tecniche e difenderle.
Cosa farai:
Progettare e gestire pipeline end-to-end di Computer Vision (dalla raccolta dati all'inferenza in produzione) - Scegliere e implementare l'architettura giusta per ogni problema: detection, segmentation, classification, tracking - Fare fine-tuning e ottimizzazione di modelli su dati proprietari (YOLO, Detectron2, SAM, CLIP, Grounding DINO) - Gestire dataset complessi con Roboflow, LabelStudio o CVAT - Ottimizzare modelli per il deploy: ONNX, TensorRT, TorchScript- Integrare i modelli in sistemi reali: API (FastAPI), edge device, applicazioni mobile e web - Monitorare le performance in produzione e guidare i cicli di re-training - Supportare tecnicamente il team e contribuire alle scelte architetturali
Il profilo che stiamo cercando:
✅ 2–4 anni di esperienza in ruoli di AI/ML Engineering con focus su Computer Vision ✅ Python avanzato e padronanza di PyTorch ✅ Esperienza provata su almeno due tra: object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification ✅ Familiarità con il ciclo completo MLOps: training → evaluation → deploy → monitoring ✅ Abitudine a lavorare con dati reali, sporchi, imperfetti
Punti bonus: ⭐ Esperienza con edge AI (Jetson, Coral, Raspberry Pi) ⭐ Conoscenza di MLflow, Weights & Biases o Comet ⭐ Esperienza cloud: AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML ⭐ Contributi open source o progetti pubblici documentati
Cosa offriamo:
Ownership reale su progetti ad alto impatto
GPU dedicate e stack tecnologico moderno Formazione continua e cultura della ricerca applicata
Percorso di crescita verso Senior CV Engineer, Tech Lead o MLOps Specialist
Team tecnico solido, ambiente meritocratico
Siamo un team giovane e stiamo ancora costruendo la nostra identità. Per questo teniamo alla presenza in sede: non per abitudine, ma perché crediamo che lavorare insieme — almeno in questa fase — faccia la differenza. Lo smart working c'è, ma non è la nostra modalità predefinita
Come candidarsi:
Invia il tuo CV con link a progetti rilevanti: GitHub, paper, demo, Roboflow Universe o qualsiasi cosa mostri come lavori davvero.
Sede di lavoro: Di persona
