Akronos Technologies Group, leader internazionale nei servizi di innovazione, ricerca e sviluppo e ingegneria ad alta tecnologia, punta ad ampliare il proprio team nel settore TELCO con il seguente profilo:

Sviluppatore Machine Learning con solide basi in ottica e buone competenze di fisica applicata, per guidare l’introduzione e l’integrazione di soluzioni AI nei processi di diagnostica e manutenzione dei prodotti in campo. Non si tratta del classico ruolo di testatore V&V;: cerchiamo una figura tecnico-scientifica capace di analizzare dati sperimentali, scrivere specifiche tecniche e progettare sistemi che uniscano conoscenza documentale e risultati di test per automatizzare l’identificazione delle cause di guasto e ottimizzare il processo produttivo.

Industria: Telecomunicazioni

Luogo di lavoro: Monza e Brianza, Lombardia

Responsabilità principali:

Progettare e sviluppare modelli di Machine Learning e strumenti di data-driven analysis mirati al identificazione automatica di anomalie e root cause analysis su prodotti già in commercio.

Integrare informazioni provenienti dal sistema di gestione della documentazione (document management) con dataset sperimentali contenenti risultati di test (logica knowledge-based).

Definire e redigere specifiche tecniche per componenti software/hardware legati all’analisi ottica e alla diagnostica dei prodotti.

Collaborare con team di test, R&D; e produzione per raccogliere requisiti, validare ipotesi e valutare l’impatto delle soluzioni AI sui processi produttivi.

Progettare pipeline di dati riproducibili (ETL), workflow di training, validazione e deployment dei modelli.





Implementare sistemi di notifica e knowledge-base per la gestione delle soluzioni proposte e la loro integrazione nei processi di troubleshooting.

Monitorare prestazioni dei modelli in produzione, condurre analisi di drift e proporre strategie di aggiornamento continuo.

Partecipare alla stesura della documentazione tecnica, test plan e criteri di accettazione per le soluzioni developate.

Competenze tecniche richieste:

Laurea in Fisica, Ingegneria (Elettronica, delle Telecomunicazioni) o Informatica; titoli con specializzazione in ottica, fotonica o simili preferiti. Neolaureati motivati a specializzarsi in AI con background ottico sono benvenuti.

Solida conoscenza dei principi di ottica (strumentazione ottica, misure ottiche, sensori ottici) e capacità di tradurre fenomeni fisici in modelli dati.

Esperienza pratica con tecniche di Machine Learning e Deep Learning: classificazione, clustering, anomaly detection, reti neurali, tecniche di explainability.

Conoscenza di modelli e tecniche per il processamento di segnali/immagini ottiche (ad es. elaborazione immagini, trasformate, filtri, rilevamento feature).

Competenze di programmazione: Python obbligatorio (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow), esperienza con librerie per il trattamento immagini/segnali (OpenCV, SciPy).

Capacità di lavorare con sistemi di document management, estrazione di conoscenza da documenti (NLP di base, retrieval, knowledge-graph) e integrazione con dataset sperimentali.

Conoscenza di basi dati (SQL/NoSQL) e formati comuni di log/test; esperienza con strumenti di visualizzazione dati (e.g., Grafana, Kibana, matplotlib, Plotly).

Buone pratiche di testing, validazione sperimentale e redazione di specifiche tecniche.

Tutte le competenze di cui sopra saranno verificate nell'ambito di un incontro di qualificazione tecnica.

#J-18808-Ljbffr

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