I migliori lavori in Machine Learning nel 2026 e come ottenerli

Quando la maggior parte delle persone sente la parola “machine learning”, il primo pensiero che viene in mente è la data science.

Definita la “professione più sexy del XXI secolo” dalla Harvard Business Review nel 2011, la data science ha registrato una crescita enorme nell’ultimo decennio. Studenti, neolaureati e professionisti provenienti da background diversi si sono affrettati a entrare nel settore e trovare un lavoro in data science. Molti ci sono riusciti con successo semplicemente seguendo corsi online e studiando da autodidatti.

La quantità di dati raccolti dalle organizzazioni è cresciuta in modo esponenziale negli ultimi anni, portando alla nascita di molti nuovi ruoli in machine learning. 

In questo articolo parleremo di alcune opzioni di carriera che coinvolgono il machine learning e che vale la pena considerare nel 2026.

I 7 migliori lavori in Machine Learning

Di seguito, evidenziamo alcuni dei migliori lavori in machine learning nel 2026. Abbiamo anche selezionato alcune delle competenze essenziali di cui avrai bisogno per lavorare in questi ruoli e corsi che possono aiutarti a ottenere i lavori pertinenti. Se cerchi le migliori opportunità in machine learning nel settore dei dati, dai un’occhiata alle offerte di DataCamp per trovare ruoli in linea con le tue competenze.

1. Data Scientist

Per prima cosa, esploriamo il ruolo del data scientist per capire davvero in cosa consiste il lavoro.

I data scientist sono professionisti che generano valore per l’azienda con l’aiuto dei dati. 

Come data scientist, dovresti essere in grado di raccogliere, pre-processare e analizzare grandi moli di dati per sviluppare insight che risolvano un problema di business. Ti sarà inoltre richiesto di applicare tecniche di modellazione di machine learning per sviluppare previsioni che favoriscano la crescita del business.

Competenze richieste per diventare data scientist:

Ci si aspetta che i data scientist abbiano una solida padronanza di almeno un linguaggio di programmazione, in genere R o Python. Dovresti anche saper estrarre e manipolare i dati con SQL, costruire algoritmi di machine learning e analizzare dataset con tecniche statistiche. Pacchetti Python come Numpy, Pandas, Matplotlib e Keras sono comunemente usati dai team di data science per l’analisi dei dati e la costruzione di modelli. Imparare a lavorare con questi pacchetti è una buona idea, perché alcuni intervistatori in data science testeranno la tua conoscenza al riguardo.

Se vuoi sviluppare le tue competenze in data science e ottenere un lavoro nel campo, Datacamp offre due ottimi percorsi di carriera per iniziare: Data Science con Python e Data Science con R.

Come data scientist, dovrai anche tradurre i requisiti di business in modelli di machine learning funzionali. Per farlo, devi avere dimestichezza con il settore in cui lavori. Se, ad esempio, vuoi lavorare nel marketing, è una buona idea imparare alcune metriche e termini frequentemente utilizzati nel marketing: ti aiuterà a comprendere meglio il problema di business prima di elaborare un’analisi.

Segui questo corso di marketing analytics di Datacamp per acquisire conoscenze specifiche di dominio e distinguerti dagli altri aspiranti data scientist.

Per capire meglio cosa si aspettano le aziende dai data scientist, dai un’occhiata a questa offerta di lavoro di HP:

Secondo Glassdoor, nel 2026 lo stipendio medio di un data scientist negli Stati Uniti è $143.000 - $197.000 all’anno. Nelle grandi aziende tech come Google, Meta e Apple, questa cifra sale in media a $170.000, arrivando fino a quasi $300.000 per le persone più pagate. 

2. MLOps Engineer

Gli MLOps engineer portano in produzione e scalano i modelli predittivi costruiti dai data scientist. Il loro lavoro consiste nel convertire il codice di data science in un prodotto finale funzionante con cui gli utenti possono interagire.

Ecco un esempio del tipo di attività su cui lavorerai come MLOps engineer:

Entri in una compagnia aerea, e i data scientist lì sviluppano un algoritmo di machine learning per prevedere gli utenti con maggiore probabilità di acquistare un’assicurazione sul volo. L’intero modello è creato in un Jupyter Notebook e ti viene richiesto di integrarlo nel sito web dell’azienda.

Il sistema che costruisci deve essere in grado di reindirizzare i clienti a diversi touchpoint del sito in base alle loro azioni. Per esempio, se l’algoritmo di machine learning prevede che il cliente probabilmente acquisterà l’assicurazione, il cliente verrà reindirizzato a una pagina web con diversi piani di assicurazione di volo. 

Dopo aver distribuito l’algoritmo di machine learning, devi implementare un processo per monitorare continuamente le prestazioni del modello. I dati del mondo reale cambiano sempre, quindi il modello predittivo può degradarsi. Metriche e log vanno controllati periodicamente per capire dove le cose non funzionano e, se il modello non performa bene in produzione, potrebbe dover essere riaddestrato.

Devi anche eseguire il versionamento di dati e modelli quando necessario. Qualsiasi modifica al dataset di training o all’algoritmo predittivo deve essere tracciata e le versioni precedenti devono essere conservate, così da poterle ripristinare in qualsiasi momento.   

Infine, come MLOps engineer, devi verificare che il sistema che costruisci sia sicuro e che nessun dato sensibile degli utenti venga compromesso. Per riuscirci, puoi implementare meccanismi di controllo degli accessi, verificare che l’infrastruttura creata rispetti le policy di conformità e introdurre funzionalità efficaci di reporting dei modelli.

Competenze richieste per diventare MLOps engineer:

Come MLOps engineer, in genere non ti verrà richiesto di costruire un algoritmo predittivo da zero. Tuttavia, ci si aspetta che tu lavori comunque con librerie di machine learning come Tensorflow, Keras e PyTorch, quindi assicurati di aggiungerle al tuo toolkit.

Devi anche comprendere i fondamenti degli algoritmi di ML, dato che gran parte del tuo lavoro consiste nel rifattorizzare il codice dei data scientist e renderlo pronto per la produzione.

Infine, poiché il tuo compito principale è automatizzare i workflow di machine learning, devi conoscere lo sviluppo software e i concetti di MLOps come le pipeline CI/CD. 

Per capire meglio cosa si aspettano le aziende da un MLOps engineer, dai un’occhiata a questa offerta di lavoro di Manifold:

Lo stipendio medio di un MLOps engineer negli Stati Uniti è $164.000 all’anno.

3. Machine Learning Engineer

Mentre il lavoro di un data scientist è incentrato sulla costruzione di modelli predittivi, un machine learning engineer progetta prodotti di IA scalabili con cui gli utenti finali possono interagire. 

Esistono alcune differenze tra un machine learning engineer e un data scientist.

I data scientist scrivono codice principalmente in R o Python, analizzano i dati e costruiscono modelli predittivi per risolvere i problemi di business dell’azienda. Gran parte del loro lavoro è altamente statistico e ruota attorno alla generazione di insight di business.

I machine learning engineer, invece, sono responsabili della costruzione e dell’addestramento di pipeline di machine learning. In alcuni casi, svolgono anche attività di MLOps come portare questi modelli in produzione e monitorare e riaddestrare continuamente gli algoritmi predittivi quando necessario. 

Ecco un esempio del tipo di attività su cui lavorerai come machine learning engineer:

Vieni assunto in un’azienda di streaming musicale ed entri a far parte del team di prodotto. Ti viene richiesto di costruire una pipeline di sistemi di raccomandazione e distribuire questo modello in produzione. L’applicazione che distribuisci deve acquisire dati degli utenti e fornire a ciascun cliente consigli personalizzati in base alle sue preferenze musicali. Devi anche monitorare costantemente le prestazioni del modello e riaddestrare il sistema di raccomandazione quando necessario.

Competenze richieste per diventare machine learning engineer:

I machine learning engineer si trovano all’intersezione tra data science e ingegneria del software e devono possedere una comprensione di entrambi i domini. Se vuoi diventare un machine learning engineer, assicurati di imparare statistica, probabilità e i fondamenti della modellazione di machine learning. 

Devi anche comprendere principi di ingegneria del software come astrazione, modularità e controllo di versione, dato che creerai applicazioni scalabili con cui interagiscono gli utenti finali. 

Infine, come machine learning engineer, devi avere conoscenze di MLOps ed essere ben ferrato sulle best practice per distribuire modelli di data science in produzione.

Ecco uno screenshot di un’offerta di lavoro di Spotify per machine learning engineer:

Secondo Indeed, lo stipendio medio di un machine learning engineer negli Stati Uniti è $162.000 all’anno. Tuttavia, grandi aziende come Meta, Netflix e Apple offrono una retribuzione base superiore a $180.000 per un ruolo da ML engineer, in linea con gli stipendi dei loro data scientist.

Se vuoi apprendere le competenze necessarie per diventare machine learning engineer, il corso Fondamenti di Machine Learning con Python di Datacamp è un ottimo punto di partenza.

Puoi anche leggere questo articolo per approfondire il ruolo del machine learning engineer e come diventarlo. 

Disclaimer: C’è molta sovrapposizione tra i ruoli di data scientist, machine learning engineer e MLOps engineer. Sebbene questo articolo offra una spiegazione di tutti e tre i ruoli basata sulle loro definizioni tradizionali, le aziende possono assumere con questi titoli in modo intercambiabile. 

4. Consulente di Data Science

Come consulente di data science, lavorerai per una società di consulenza per sviluppare soluzioni di machine learning e IA per i loro clienti. 

In un tipico ruolo di data science, lavori per un’unica azienda in un dominio specifico e risolvi problemi di business all’interno dell’organizzazione. Come consulente, invece, lavorerai su molti progetti con clienti di settori diversi.

Esistono due tipi di consulenti di data science. Il primo è il consulente di strategia per il machine learning, che sviluppa una strategia guidata dall’IA per risolvere il problema di un cliente ma non la implementa realmente. Le società di consulenza di alto livello come McKinsey e BCG rientrano in questa categoria, e i loro consulenti concettualizzano le soluzioni invece di costruire sistemi end-to-end.

Il secondo tipo di consulente di data science è il builder. Aziende come Deloitte e Accenture rientrano in questa categoria, e i loro data scientist implementano effettivamente prodotti di IA pienamente funzionali per i loro clienti.

Competenze richieste per diventare consulente di data science:

C’è molta sovrapposizione tra il ruolo di un data scientist standard e quello di un consulente di data science. Ci si aspetta che entrambi sappiano costruire algoritmi di machine learning, analizzare grandi quantità di dati e generare valore di business con la loro esperienza.

Tuttavia, i consulenti di data science devono spesso avere capacità eccezionali di comunicazione e presentazione, poiché interagiscono con i clienti. Il punto di forza principale di un consulente è la capacità di tradurre i dati in insight azionabili che le persone non tecniche possano comprendere facilmente. 

Se ti interessa diventare un consulente di data science e vuoi affinare le tue capacità di data storytelling, puoi seguire il corso di Datacamp Data Communication Concepts.

Inoltre, poiché i consulenti lavorano su molti progetti diversi per una varietà di clienti, devono saper usare un ampio set di strumenti. Ad esempio, mentre la maggior parte delle aziende indica R o Python come prerequisito per un lavoro in machine learning, McKinsey in genere richiede ai candidati di essere competenti in entrambi i linguaggi per diventare consulenti. 

Ecco uno screenshot della job description di McKinsey per un consulente di data science:

Secondo Glassdoor, lo stipendio medio di un consulente di data science è $118.000 all’anno. Tuttavia, le principali società di consulenza come McKinsey e BCG pagano ai loro consulenti di data science in media da $160.000 a $200.000 all’anno.

5. Ricercatore in Machine Learning

Mentre un data scientist costruisce modelli di machine learning per generare valore di business, un ricercatore crea soluzioni di IA personalizzate da zero. Un ricercatore in machine learning lavora in ambito accademico o in grandi aziende come Google che finanziano la ricerca.

La ricerca in machine learning è molto teorica e i ricercatori di solito si concentrano sullo sviluppo di nuovi modelli di machine learning o sul miglioramento delle prestazioni degli algoritmi esistenti. 

C’è un netto contrasto tra i professionisti del machine learning e i ricercatori.

Nella ricerca in ML, anche un aumento marginale dello 0,2% nell’accuratezza del modello può essere considerato una svolta e vale la pena scriverci un paper. Al contrario, chi lavora per implementare una soluzione di machine learning per un’organizzazione non sarebbe realmente interessato a un piccolo incremento delle prestazioni, soprattutto se a scapito del tempo aziendale e della potenza computazionale. 

Inoltre, mentre i professionisti del machine learning nel settore sono spesso generalisti in grado di gestire workflow di progetto end-to-end, i ricercatori sono altamente specializzati in un singolo aspetto del campo e continuano a fare scoperte in quell’area specifica. 

Competenze richieste per diventare ricercatore in machine learning:

Poiché i ricercatori in machine learning sono accademici altamente specializzati, spesso è richiesto un master o un dottorato, devono saper scrivere articoli scientifici e conoscere almeno un linguaggio di programmazione. Sono inoltre necessarie competenze di machine learning in un’area specifica, come ottimizzazione o analisi di regressione.

Ecco uno screenshot della job description di Google per un ricercatore in machine learning:

Secondo Glassdoor, lo stipendio medio annuo di un ricercatore in machine learning è $151.124.

Se vuoi diventare un ricercatore in machine learning ma non sai da dove iniziare, dai un’occhiata al percorso di apprendimento di Datacamp Machine Learning Scientist with Python. 

6. Computer Vision Engineer

Come computer vision engineer, svilupperai modelli di object detection, riconoscimento facciale e stima della posa per vari casi d’uso organizzativi. 

Se, per esempio, lavorassi in un’azienda che sviluppa soluzioni di sicurezza, potresti essere incaricato di sviluppare un sistema di rilevamento delle intrusioni per identificare e prevenire tempestivamente le minacce.

Il ruolo di computer vision engineer è altamente specializzato, poiché l’area di interesse è limitata a un unico dominio. Le aziende che assumono computer vision engineer in genere si aspettano che propongano una soluzione innovativa nel campo o migliorino le soluzioni esistenti disponibili.

Questo differisce da un ruolo generalista come l’ingegneria ML, dove si possono applicare modelli pre-addestrati o pacchetti esistenti per risolvere un problema di business.

Competenze richieste per diventare computer vision engineer:

Per diventare computer vision engineer, devi avere solide competenze di programmazione e una certa conoscenza dei principi di ingegneria del software. Impara a risolvere domande di DSA (Strutture Dati e Algoritmi), poiché vengono richieste spesso nei colloqui. 

Poiché costruirai applicazioni di computer vision, devi saper tradurre i requisiti dell’azienda in un prodotto finale. Ci si aspetta, quindi, che tu abbia conoscenze di system design. 

Infine, studia calcolo, statistica, ottimizzazione matematica e algebra lineare, poiché sono i mattoni fondamentali degli algoritmi di machine learning. Se sei alle prime armi con il machine learning e ti mancano le basi matematiche necessarie, puoi iniziare con il corso di Datacamp Introduzione all’algebra lineare.

Se vuoi capire meglio le competenze necessarie per diventare computer vision engineer, dai un’occhiata a questa offerta di lavoro di Tesla:

Secondo Indeed, lo stipendio medio per un computer vision engineer è $124.000 all’anno. In aziende come Meta e Apple, questa cifra può salire a $150.000-$200.000 all’anno.

7. Docente di Machine Learning

Dopo aver acquisito padronanza nel campo, puoi iniziare a creare contenuti sull’argomento per formare gli aspiranti al machine learning. Il machine learning è un campo ampio e molti studenti con background diversi cercano di apprendere online la materia da autodidatti.

Piattaforme di apprendimento online come DataCamp sono spesso alla ricerca di formatori in grado di soddisfare le esigenze di questi studenti e puoi sempre candidarti per diventare docente sulla piattaforma.

Anche YouTube e Udemy sono ottimi posti da cui iniziare, se hai in mente argomenti specifici che vorresti condividere con la community del machine learning.

Tutti questi sono ottimi modi per costruire un flusso di reddito passivo con la tua esperienza, mantenendo allo stesso tempo un lavoro a tempo pieno.

Competenze richieste per diventare docente di machine learning:

Come docente di machine learning, devi avere eccellenti capacità comunicative e saper scomporre concetti altamente tecnici per un pubblico non tecnico. In genere ci si aspetta che tu abbia una certa esperienza di lavoro nel campo del machine learning, ma non è sempre un requisito rigido purché tu possa dimostrare una conoscenza sufficientemente approfondita dell’argomento che insegni.

Ecco uno screenshot di un’offerta di lavoro per docente di machine learning di una piattaforma di apprendimento online chiamata FourthBrain:

Secondo Glassdoor, lo stipendio medio annuo per un formatore di machine learning negli Stati Uniti è $124.812. Tuttavia, poiché la maggior parte delle aziende assume docenti come freelance o li paga in base ai ricavi del corso, questo importo può variare. Ad esempio, i migliori docenti di machine learning su Udemy, come Jose Portilla, guadagnano circa da $1 milione a $4 milioni esclusivamente dai loro corsi online.

Scegliere un percorso di carriera nel Machine Learning

Come avrai capito dalle opzioni di carriera elencate sopra, il machine learning offre enormi opportunità a persone con background diversi. I lavori nel settore sono ben retribuiti, con uno stipendio annuo di $100.000 nella fascia più bassa. 

La data science è una delle opzioni se cerchi un ruolo in machine learning, ma non è l’unica. È importante scegliere un ruolo in linea con i tuoi obiettivi e valori, quindi prenditi il tempo per selezionare il lavoro che trovi più interessante.

Per esempio, se ti piace comunicare quotidianamente con le persone e sei naturalmente molto persuasivo, probabilmente ti troverai bene come consulente di data science o come docente. Se invece sei una persona più tecnica a cui piace programmare e creare prodotti end-to-end, allora dovresti considerare una carriera nell’ingegneria del machine learning o nell’ingegneria MLOps.

Ruoli specializzati come la ricerca in machine learning possono offrire carriere appaganti se sei orientato a un’area specifica come il riconoscimento vocale o la computer vision. Hai mai pensato che potrebbe essere entusiasmante contribuire a costruire il sistema di object detection di Tesla per migliorare le capacità di guida autonoma dell’auto? In tal caso, un lavoro come computer vision engineer potrebbe fare per te.

Alla fine, tutti i ruoli nel machine learning sono ben pagati e offrono spazio per una crescita e un miglioramento continui. Nessun lavoro è intrinsecamente migliore di un altro, e la decisione finale di carriera dipende esclusivamente dai tuoi interessi e dalle tue capacità.