Vorresti iniziare la tua carriera professionale in un contesto multinazionale, altamente specializzato ed innovativo?
Se ti sei appena laureato/a o stai per laurearti questa potrebbe essere la giusta opportunità per te.
Non è indispensabile avere esperienze pregresse, cerchiamo giovani che abbiano passione, voglia di imparare e di crescere insieme al team.
La Service Line Advanced Technology & Innovation è alla ricerca di un/una stagista da inserire nel team Physical AI, con l'obiettivo di contribuire allo sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale che consentano a robot e sistemi autonomi di percepire, comprendere e interagire con il mondo fisico.
Durante il percorso di stage, la persona selezionata avrà l'opportunità di lavorare a stretto contatto con professionisti esperti, partecipando ad attività di ricerca, sviluppo e prototipazione su tecnologie quali Computer Vision, Smart Robotics, navigazione autonoma, teleoperazione, percezione multimodale e AI per sistemi fisici intelligenti.
Contribuirà inoltre alla realizzazione di Proof of Concept e progetti innovativi per clienti nazionali e internazionali, sperimentando le più recenti tecnologie nell'ambito della Physical AI.
Il tuo contributo a questo ruolo:
Supportare lo sviluppo e la sperimentazione di soluzioni di Physical AI, contribuendo alla progettazione di sistemi intelligenti in grado di percepire, comprendere e interagire con l'ambiente fisico.
Collaborare allo sviluppo di modelli di AI per task quali percezione multimodale, Computer Vision, Vision-Language Models (VLM), Spatial Intelligence, Scene Understanding e Action Understanding, applicati a scenari reali.
Partecipare alla realizzazione di prototipi e Proof of Concept integrando modelli di AI con sensori, telecamere,



sistemi robotici o ambienti simulati.
Analizzare e preparare dataset multimodali, sviluppare pipeline di training e valutare le prestazioni dei modelli utilizzando metriche appropriate.
Esplorare gli ultimi trend tecnologici e la letteratura scientifica in ambito Physical AI, Embodied AI, Foundation Models e Robot Learning, contribuendo all'innovazione degli asset del team.
Collaborare con un team multidisciplinare composto da AI Engineer, Data Scientist, Software Engineer e ricercatori per sviluppare soluzioni innovative.
Supportare le attività di validazione, testing e deployment delle soluzioni sviluppate, contribuendo alla loro integrazione in contesti applicativi reali.
Il Profilo ideale:
Laurea triennale o magistrale (anche in corso) in Informatica, Ingegneria Informatica, Artificial Intelligence, Robotica, Automazione, Data Science o discipline STEM affini.
Interesse per le tecnologie di Physical AI, con particolare riferimento a Computer Vision, AI multimodale e sistemi autonomi.
Buona conoscenza del linguaggio di programmazione Python.
Conoscenza di base di almeno un framework di Deep Learning, come PyTorch o TensorFlow.
Familiarità con i principali concetti di Machine Learning e Deep Learning.
Interesse verso la sperimentazione, la ricerca applicata e l'approfondimento della letteratura scientifica.




Buona conoscenza della lingua inglese, necessaria per lavorare con documentazione tecnica e pubblicazioni scientifiche.
Curiosità, spirito di iniziativa, capacità di lavorare in team e robusto motivazione ad apprendere nuove tecnologie.
Nice to have
Esperienza maturata attraverso tesi, progetti universitari, hackathon o progetti personali in ambito AI, Robotica o Computer Vision.
Conoscenza di framework e librerie per Computer Vision e AI, quali OpenCV, PyTorch, YOLO, Detectron2, MMDetection o equivalenti.
Familiarità con ambienti di simulazione e sviluppo per robotica e sistemi autonomi (ad esempio Isaac Sim, NVIDIA Omniverse, ROS/ROS2, Gazebo, MuJoCo o analoghi).
Esperienza con strumenti di sviluppo collaborativo e versionamento del codice (Git).
Conoscenza di ambienti Linux, Docker e workflow di sviluppo basati su container.
Interesse per ambiti quali Embodied AI, Robot Learning, Vision-Language-Action Models (VLA), Edge AI, Spatial AI o Physical AI.
Sede di lavoro
Milano, con possibilità di modalità di lavoro Ibrida (Smart Working).
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