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Embedded AI Engineer for Aerospace

Pubblicato il 02-10-2026 - OVERTECH Consulting in Torino

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.

Se desidera conoscere i requisiti per questo ruolo, continui a leggere per trovare tutte le informazioni pertinenti.
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
- Laurea in Ingegneria Informatica, Automazione, Robotica, Matematica o Fisica
- Esperienza nello sviluppo di modelli di machine learning o deep learning
- Sviluppo software in C o C++
- Capacità di leggere un risultato sperimentale e di ricostruire perché un modello sbaglia
- Computer vision o elaborazione del segnale
- Tecniche di ottimizzazione e quantizzazione dei modelli
- Deployment di modelli su piattaforme embedded o su acceleratori
- Gest

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