Trovare i migliori profili MLE non è mai stato più complicato, specialmente in Italia. Come si trovano i migliori talenti adatti ai propri obiettivi di business? L’intelligenza artificiale non è più un concetto futuristico, ma un motore strategico per il business moderno. Al centro di questa rivoluzione c’è una figura professionale tanto richiesta quanto complessa: il Machine Learning Engineer (MLE).
Da circa due anni partecipo in prima persona al recruiting per figure Data/MLE, dai profili junior ai senior. Dopo oltre 50 interviste tecniche, ho condensato in questo post il mio framework personale per massimizzare l’efficacia della ricerca e minimizzare il tempo perso. Questa guida non è solo teoria: è un metodo testato sul campo per aiutarti a definire, cercare e valutare il Machine Learning Engineer ideale.
Per quanto possano sembrare elementari, alcune di queste regole sono le prime a saltare quando in azienda regnano fretta e confusione; una negligenza che, paradossalmente, finisce per rallentare l’intero processo di assunzione.
Questa guida alla ricerca del tuo miglior profilo machine learning engineer è rivolta a colleghi HR coinvolti direttamente in questa ardua sfida di hiring, ma anche a figure tecniche che magari si trovano in questa situazione per la prima volta.
Indice
- Chi è (davvero) un Machine Learning Engineer?
- Fase 1: Analisi degli Obiettivi di Business
- Fase 2: Definire il Contesto e le Responsabilità
- Le Competenze Tecniche Fondamentali (Hard Skill)
- Le Qualità Personali e il “Fattore Umano”
- Il Framework di Recruiting Ottimale
- Caratteristiche correlate ad un profilo MLE completo
- Domande Frequenti (FAQ)
- Conclusione, riuscirai a trovare il miglior MLE?
Chi è (davvero) un Machine Learning Engineer?
Partiamo dalla definizione, ammesso che ne esista una univoca. Raggruppando diverse fonti autorevoli, potremmo dire che:
“Un Machine Learning Engineer è un professionista che sviluppa e mette in produzione sistemi di intelligenza artificiale. Si occupa di creare, addestrare e ottimizzare modelli di machine learning e di integrarli in applicazioni reali. Combina competenze di programmazione, data science e ingegneria del software, gestendo anche pipeline di dati, infrastrutture e processi di MLOps per garantire che i modelli funzionino in modo affidabile e scalabile.”
Rileggiamo le parole chiave: programmazione, data science, ingegneria del software, pipeline di dati, infrastrutture, MLOps.
Se sei stato in grado di trovare un candidato che possiede tutte queste skill ad alto livello… beh, tienitelo stretto. Non ce ne sono molti in giro.
Ammesso che siamo d’accordo sulla definizione, intuiamo subito che la risposta alla domanda “come trovo la figura giusta?” non è immediata. Bisogna scavare più a fondo.
Fase 1: Analisi degli Obiettivi di Business
Il primo errore è cercare un “tuttofare”. Inizia facendo drill down: quali sono gli obiettivi di business concreti?
- Migliorare un sistema di raccomandazione?
- Automatizzare l’estrazione dati da documenti?
- Predizione di churn a supporto del marketing?
- Ottimizzazione SEO o miglioramento del CTR per l’advertising?
Consiglio pratico: Raggruppa al massimo 3 di questi obiettivi prioritari. Saranno la bussola per scremare i candidati. Cerca profili che abbiano lavorato su tematiche simili, non accontentarti di una generica esperienza “AI”.
Fase 2: Definire il Contesto e le Responsabilità
Una volta chiarito il cosa, bisogna definire il come e il dove.
- Struttura del lavoro: Il candidato entrerà in un ambiente strutturato, con ticket JIRA dettagliati e specifiche chiare? O dovrà operare in un contesto caotico che richiede esplorazione e proattività? Molti ingegneri eccellenti si bloccano senza specifiche precise. Chiarire questo aspetto è vitale, anche con figure senior.
- Responsabilità tecniche: Quali skill sono strettamente necessarie per i tuoi 3 obiettivi? Modellistica deep learning pura? API e “prompt engineering”? Scalabilità e infrastruttura?
- Seniority e Team esistente: Studia a fondo la situazione attuale del tuo team.
- Scenario A (Worst Case): Hai una sola risorsa che fa tutto. Ti serve un “clone” o un pari livello per raddoppiare la capacità produttiva.
- Scenario B (Best Case): Hai già un team di 2+ persone. Forse ti serve qualcuno più metodico per task strutturati.
E qui arriva la nota dolente: so che cerchi il famoso profilo T-shaped (esperto in un dominio verticale ma capace di spaziare orizzontalmente), ma la realtà è dura. Non illuderti di ingaggiare il “Michael Jordan” dell’AI se hai a disposizione una RAL media.
(Tu, MLE T-shaped che stai leggendo, scrivimi subito! Manterrò il tuo nome al sicuro 🙂
Le Competenze Tecniche Fondamentali (Hard Skill)
Nonostante la necessità di specificità, esiste secondo me un ensemble di competenze imprescindibili per qualsiasi MLE nel 2025.
1. Programmazione e Software Engineering
La base è la capacità di scrivere codice e destreggiarsi in codebase preesistenti.
- Python: Non è negoziabile. È lo standard del settore.
- Principi di Ingegneria: Scrivere codice pulito, testabile e manutenibile. Conoscenza dei pattern, algoritmi e strutture dati (il livello sta a te deciderlo).
Qui puoi pensare ad uno step iniziale del recruiting basato su esercizi stile LeetCode, che testi il livello SWE del candidato. Consiglio un primo esercizio che tocchi le basi e poi un’estensione che richiede un qualcosina in più. Il focus è: ragionamento out-loud, know-how del linguaggio e algoritmico.
Molti oggi sono in disaccordo su LeetCode, me in primis ho provato diverse strategie – la mia conclusione è che proporre un LeetCode, anche minimale, è un must. Vedrai in prima persona come il candidato gestisce un mini momento di pressione e fa risparmiare un sacco di tempo a tutti, più di quanto puoi immaginare.
2. La Teoria dietro il tutto: Matematica, Statistica e ML Core
In alcuni contesti non basta importare librerie; bisogna capire cosa succede “sotto il cofano”, ad un certo livello di profondità: quello che serve a te.
- Machine Learning: Probabilità e statistica sono necessarie per diagnosticare i problemi dei modelli classici e non.
- Deep Learning: Conoscenza di architetture moderne (Transformers, CNN) e framework come PyTorch o TensorFlow.
Qui, consiglio di definire bene il livello di profondità che cerchi e del perchè.
Questo punto è uno dei più dolenti tendenzialmente, ho incontrato candidati “AI Engineers” e non sanno minimamente come funziona lo stesso GPT che ogni giorno chiamano via API.
Consiglio di avere una lista di domande, suddivisa ad albero, per testare il livello di conoscenza, ad esempio:
- Cosa sono gli embedding?
- Cos’è la similarità del coseno?
- Che differenza c’è tra modelli simmetrici e asimmetrici?
- Come può essere addestrato un modello di similarità semantica?
- Che funzione di costo viene usata per addestrare un modello del genere?
3. MLOps e Infrastruttura
La capacità di portare un modello dal prototipo alla produzione è ciò che distingue un MLE da un Data Scientist puro.
- Cloud & Container: Docker, Kubernetes e familiarità con almeno un cloud provider (AWS, GCP, Azure) sono spesso requisiti standard.
- Pipeline: Saper impostare e costruire pipeline di training e deployment automatizzate.
Le Qualità Personali e il “Fattore Umano”
Oltre alla tecnica, ci sono le soft skill.
- Problem solving in contesti ambigui: Come detto, sapersi muovere senza specifiche perfette è un superpotere.
- Comunicazione: Che la tua sia un’azienda di prodotto o consulenza, un MLE deve saper parlare con Product Manager e stakeholder. Deve saper definire step progettuali e tempistiche. Indipendentemente dal livello, è pur sempre un ingegnere! Aspettati risposte accademiche da parte di un MLE junior, è normale – cerca di simulare uno scenario pseudo-reale e vedi come risponde.
- Curiosità: Soprattutto in un contesto di scarsità di talenti, se trovi un candidato che pecca leggermente sulla tecnica ma è curioso, appassionato e ha ottime doti comunicative… portalo avanti. La passione è un pre-requisito che spesso colma i gap tecnici in poco tempo.
Il Framework di Recruiting Ottimale
Ecco i miei consigli pratici per recruiter ed Engineering Manager per evitare di perdere tempo (e farne perdere ai candidati):
- Allineamento Totale: HR, Eng. Manager, PM e tecnici devono essere allineati prima di aprire la posizione.
- Esempio di fallimento: Cerchi qualcuno per sviluppare LLM in casa. Al colloquio tecnico il candidato non sa cosa siano gli embeddings o la differenza tra encoder e decoder. Risultato: tempo perso per tutti. Assicurati che i requisiti minimi siano chiari a tutti gli step della catena.
- Non fermarti al primo “Sì”: Non innamorarti del primo candidato che spunta tutte le caselle (Selection Bias). Continua a cercare per avere un termine di paragone. Se è la prima volta, fai il possibile per sentire almeno 10 candidati. Qui bisogna organizzarsi bene per avere un pool settimanale sempre disponibile.
- Approfondisci con i tuoi ingegneri: Prima di scrivere la job description, parla con i tecnici che ci lavoreranno insieme. Quali sono i dettagli realmente importanti? Questo riduce drasticamente il “rebuttal rate” nelle fasi avanzate e tempo sprecato per entrambi i lati.
Caratteristiche correlate ad un profilo MLE completo
Qui riassumo le caratteristiche principali che, sulla base della mia esperienza, sono correlate ad un Machine Learning Engineer di alto livello o con alte potenzialità di crescita:
- Il tempo complessivo che il candidato ha passato a programmare software. Qui vale al 99.99% la regola delle diecimila ore. Se tu engineer che leggi non ci credi, è perchè sei al più nel 50esimo percentile della gaussiana 😛 (just kidding)
- Se il candidato ha praticato sport di squadra per più di 3 anni
- Se il candidato ha praticato sport a livello agonistico
- Se il candidato ha passione per costruire prodotti digitali o fare esperimenti (curiosità)
- Se il candidato ha fatto esperienze impegnative, al di fuori del lavoro
- Se il candidato è introverso by design ma estroverso quando si parla di ciò che gli piace
- Se il candidato predilige l’ascolto e la riflessione
Domande Frequenti (FAQ)
Qual è la differenza tra Data Scientist e Machine Learning Engineer?
Il Data Scientist esplora i dati e crea prototipi di modelli per rispondere a domande di business. Il Machine Learning Engineer ingegnerizza quei prototipi per renderli prodotti software affidabili, scalabili e performanti in produzione. Maneggia con sicurezza pipeline dati (ETL) e conosce bene SQL.
Serve una laurea specifica?
Dalla mia esperienza, i candidati con background di informatica (Computer Science) o fisica con laura magistrale in AI sono i più completi e preparati.
Tendenzialmente, i professori che insegnano nelle facoltà di Informatica, sono al 99% dei casi coinvolti in ricerca AI, caratteristica fondamentale che va a “influenzare” gli interessi degli studenti e stimolare curiosità.
Con questo, non voglio dire che una persona con diverso background non sia affidabile come MLE, ma a livello ingegneristico potresti trovare differenze importanti. Dai il giusto peso a ciò che serve a te, sulla base della tua situazione!
Trovare MLE su LinkedIn?
E’ molto difficile, in generale ti consiglio di contattare in primis chi ha github aggiornato o blog personale.
Controlla l’attività su LinkedIn (i mi piace), è un pozzo di dati che può dirti molto di più del CV.
Se cerchi qualcosa in più dell’Individual Contributor (IC), magari da far crescere come team lead o mentor, trova persone che si interessano ai numeri e risultati. Questo è specialmente vero se ti trovi in un’azienda di prodotto e cerchi un MLE con mentalità prossima ai colleghi di Product.
Come regola oramai assodata, evita “AI Engineers” che hanno focus esclusivo su librerie che vanno di moda.
Tu AI Engineer che leggi, ciao! Non ho nulla contro di te, ma stai focalizzando troppo il CV su una tecnologia che probabilmente sarà obsoleta in 2 anni. Evita di ottimizzare il CV sulla base delle keyword che vanno di moda – in questo momento stai perdendo le vere opportunità!
Le aziende valide non ti assumono perchè sai usare LangChain, LangGraph e compagnia bella.
Focalizzati sui problemi che risolvi e il valore che sei in grado di portare.
Conclusione, riuscirai a trovare il miglior MLE?
Spero di si, anche se sarà complicato e avrai poco tempo a disposizione – spero che questo post possa esserti d’aiuto nel percorso, darti un metodo e magari una prospettiva diversa durante la tua fase di hiring.
Contattami se vuoi una dritta! Link nel footer 🙂