Aerospace & Defence - AI Engineer

13 ago - Torino
OVERTECH Consulting

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 dei modelli Depl

Addetti al fast food-part time-Codroipo (UD)

14 ago - Codroipo
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14 ago - Rovigo
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14 ago - Lucca
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