Data Scientist

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Role description Xnext S.p.A. è un’azienda italiana all’avanguardia nel settore dell’ispezione industriale, specializzata nello sviluppo di sistemi avanzati a raggi X. Grazie a tecnologie proprietarie, Xnext offre soluzioni di controllo qualità non distruttive, garantendo un’elevata accuratezza nell’individuazione di contaminanti e difetti sulle linee di produzione di importanti aziende nazionali e internazionali.
Combinando l’originale imaging iperspettrale dei propri detector con avanzati e specifici algoritmi di intelligenza artificiale, Xnext garantisce prestazioni superiori rispetto ai sistemi di ispezione tradizionali. **Your tasks**: - Progettazione, implementazione e ottimizzazione di algoritmi innovativi ed efficienti, basati su tecniche di machine learning, deep learning e metodologie _ad hoc_.
- Raccolta, analisi e interpretazione di dati complessi e di grandi dimensioni ottenuti dai nostri detector, con l’obiettivo di ottenere risultati che abbiano significato fisico e statistico e che siano di impatto sulle applicazioni del team e dell’azienda.
- Gestione ed estensione delle librerie aziendali, applicando le migliori pratiche di versionamento e riutilizzo del codice.
- Collaborazione con diversi team aziendali per integrare i risultati di ricerca nella progettazione di macchine di ispezione in continuo miglioramento.
- Comprensione e valutazione critica della letteratura scientifica e dello stato dell’arte, per integrare tecniche emergenti e prototipare nuove soluzioni per problemi ancora irrisolti. **Your Profile**:
Preferibile un’esperienza di almeno 1-3 anni, maturata in azienda o in un istituto di ricerca. Tuttavia verranno valutati caso per caso anche profili entry-level.




Background tecnico-scientifico, con requisito minimo di laurea magistrale. Apprezzate particolarmente la laurea in Informatica, Fisica, Astrofisica, Matematica, Statistica, Data Science, Ing. Informatica, Ing. Fisica, Ing. Matematica, Ing. Biomedica. Requisiti richiesti: - Ottime capacità di programmazione, in particolare in Python.
- Solide conoscenze statistiche e capacità di applicarle per progettare esperimenti scientificamente rigorosi e per trarre conclusioni robuste dalle analisi dei dati.
- Conoscenza teorica ed esperienza pratica di algoritmi di machine learning e deep learning (in particolare per l’estrazione di feature da immagini e segnali, CNN, ViT). Elementi di valore aggiunto: - Conoscenze e competenze nel processamento dei segnali.
- Conoscenze ed esperienza nell’elaborazione di immagini multispettrali.
- Conoscenze riguardo l’interazione radiazione-materia (in particolare con raggi X).
- Attività di ricerca scientifica teorica e applicativa su tematiche di deep learning (partecipazione a conferenze, pubblicazioni scientifiche sono un plus).
- Progetti personali pubblicati su repository pubbliche.
- Esperienza nell’uso di sistemi di versionamento del codice.
- Esperienza nello sviluppo di codice in TensorFlow.
- Esperienza nella gestione e trattamento di dataset di grandi dimensioni.
- Competenze nell’ottimizzazione di codice su GPU o dispositivi embedded. Soft skills: - Capacità analitiche, con un approccio basato sul metodo scientifico.
- Capacità di lavorare in team così come in autonomia.
- Creatività, curiosità e abilità nel pensiero laterale.
- Ottima gestione del tempo. **Why you’ll love working at Xnext®**:

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