Aerospace & Defence - AI Engineer
? Friuli Venezia Giulia / Torino (on-site) | ? RAL 28K – 45K in base alla seniority | ? Overtech Consulting

In collaborazione con alcuni clienti dell’elettronica per la difesa e del settore aeronautico stiamo sviluppando algoritmi di machine learning e deep learning per l’elaborazione dei dati provenienti da sensori avanzati, con successiva integrazione degli algoritmi su piattaforme a risorse limitate. Cerchiamo ingegneri da inserire nei team algoritmici, con responsabilità dirette su progettazione, addestramento e ottimizzazione dei modelli.

? Cosa farai davvero
Il vincolo che caratterizza questo lavoro è che il modello non resta su un cluster: deve essere integrato on board, con memoria e potenza di calcolo limitate e con requisiti di latenza da rispettare. Il percorso è completo, dalla prototipazione sui dati fino all’implementazione ottimizzata sul target.
I dataset arrivano da sensori reali, con tutto quello che comporta: rumore, classi sbilanciate e pochi campioni proprio sulle condizioni che contano di più.

Le attività includono:




Progettazione e addestramento di modelli di machine learning e deep learning
Preparazione, pulizia e analisi dei dataset provenienti da sensori
Prototipazione algoritmica
Implementazione in Python, C o C++ degli algoritmi validati
Ottimizzazione dei modelli per l’esecuzione su piattaforme a risorse limitate
Definizione delle metriche di valutazione e analisi quantitativa delle prestazioni
Collaborazione con team multidisciplinari (software, hardware, system engineering)

? Profilo cercato
Must have:
Laurea in Ingegneria Informatica, Automazione, Robotica, Matematica o Fisica
Esperienza nello sviluppo di modelli di machine learning o deep learning
Python con PyTorch o TensorFlow
Sviluppo software in C o C++
Capacità di leggere un risultato sperimentale e di ricostruire perché un modello sbaglia

Nice to have:
Computer vision o elaborazione del segnale
Tecniche di ottimizzazione e quantizzazione de

📌 Aerospace & Defence - AI Engineer (Torino)
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📍 Torino