Machine Learning Engineer
ClickHouseClickHouse cerca una figura per il team AI/ML Engineering, che costruisce e gestisce end-to-end i prodotti di intelligenza artificiale e machine learning dell'azienda, tra cui l'Agentic Data Stack, le AI Functions, chDB e il copilot integrato nella console, oltre alle componenti condivise che permettono agli altri team di portare l'AI nei propri prodotti.
Ruolo
Il lavoro consiste nel progettare e implementare funzionalità basate su AI lungo tutto lo stack, dai servizi di inferenza backend alle interfacce frontend della piattaforma ClickHouse Cloud, creando API robuste e scalabili che colleghino le capacità del database ai sistemi di inferenza e ai servizi AI interni ed esterni. Si realizzano e mantengono integrazioni con l'ecosistema e gli standard AI/ML, si portano i modelli in produzione con monitoring, versioning, observability e valutazione, e si gestisce l'intera pipeline di machine learning, dai dati al training fino alla valutazione, facendo fine-tuning o addestrando modelli custom quando quelli disponibili non bastano. È prevista la partecipazione alla rotazione on-call in orario diurno. Servono almeno 5 anni di esperienza di ingegneria del software in produzione, esperienza nell'integrare e distribuire modelli AI/ML in sistemi reali, anche con API di inferenza e vector database, esperienza applicata di machine learning in Python con Jupyter, PyTorch e librerie comuni, familiarità con cluster di calcolo come Ray o Slurm e la capacità di progettare esperimenti affidabili. Sono un plus la conoscenza dei servizi AI/ML di AWS, Azure o GCP, dei sistemi di database e delle pipeline di dati, l'esperienza con ClickHouse e con sistemi basati su embedding come retrieval, ranking e recommender.
Tecnologie
Python, PyTorch, Jupyter, Ray, Slurm, API di inferenza, vector database, embedding, ClickHouse, chDB, AWS, Azure, GCP.
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Informazioni su ClickHouse
ClickHouse e il database colonnare open source diventato lo standard di fatto per l analitica in tempo reale su volumi enormi di dati. Nato come progetto interno per interrogare miliardi di righe in frazioni di secondo, oggi e il motore su cui poggiano data warehouse, piattaforme di observability e carichi di lavoro legati all AI in migliaia di aziende. Attorno al progetto open source la societa ha costruito ClickHouse Cloud, la versione gestita e serverless della piattaforma.
Inserita nella Forbes Cloud 100 del 2025, la societa conta oltre quattromila clienti e una crescita dei ricavi ricorrenti superiore al duecentocinquanta per cento anno su anno, confermata da un round di finanziamento di serie D da quattrocento milioni di dollari. Tra chi usa la piattaforma ci sono Meta, Sony, Tesla, Cursor, Capital One e Polymarket. Lo stack di ingegneria comprende Go e Python, Kubernetes con Helm e ArgoCD, Terraform per l infrastruttura come codice, Kafka per le pipeline dati e naturalmente ClickHouse stesso, su sistemi che archiviano trilioni di record e processano milioni di eventi al secondo. La societa e globalmente distribuita e opera in oltre venti paesi, con un ambiente di lavoro flessibile e orientato al remoto: stock option per chiunque entri, contributo alle spese sanitarie, ferie generose, un budget per la postazione domestica e ritrovi aziendali in presenza per chi lavora a distanza.