Optical AI Developer

Akronos Technologies; Lombardia; In loco; EUR 35.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Akronos Technologies cerca uno Sviluppatore Machine Learning per l'integrazione di AI nei processi diagnostici e manutentivi. Il candidato ideale ha una laurea in Fisica, Ingegneria o Informatica e solide competenze in ottica e Machine Learning.

Le responsabilità includono progettazione di modelli, integrazione di dati e collaborazione con diversi team per ottimizzare i processi produttivi. Lavoro si svolge nella zona di Monza e Brianza, Lombardia.

Competenze

• Laurea in Fisica, Ingegneria (Elettronica, delle Telecomunicazioni) o Informatica.
• Solida conoscenza dei principi di ottica.
• Esperienza pratica con tecniche di Machine Learning e Deep Learning.
• Competenze di programmazione con Python obbigatorio.
• Capacità di lavorare con sistemi di document management.

Mansioni

• Progettare e sviluppare modelli di Machine Learning.
• Collaborare con team di test, R&D e produzione.
• Monitorare prestazioni dei modelli in produzione.
• Partecipare alla stesura della documentazione tecnica.

Conoscenze

Machine Learning

Deep Learning

Python

Ottica

Analisi dei dati

Programmazione

Formazione

Laurea in Fisica, Ingegneria o Informatica

Strumenti

pandas

numpy

scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

OpenCV

Grafana

Kibana

Descrizione del lavoro

Akronos Technologies Group, leader internazionale nei servizi di innovazione, ricerca e sviluppo e ingegneria ad alta tecnologia, punta ad ampliare il proprio team nel settore TELCO con il seguente profilo:

Sviluppatore Machine Learning con solide basi in ottica e buone competenze di fisica applicata, per guidare l’introduzione e l’integrazione di soluzioni AI nei processi di diagnostica e manutenzione dei prodotti in campo. Non si tratta del classico ruolo di testatore V&V: cerchiamo una figura tecnico-scientifica capace di analizzare dati sperimentali, scrivere specifiche tecniche e progettare sistemi che uniscano conoscenza documentale e risultati di test per automatizzare l’identificazione delle cause di guasto e ottimizzare il processo produttivo.

Industria: Telecomunicazioni

Luogo di lavoro: Monza e Brianza, Lombardia

Responsabilità principali:

• Progettare e sviluppare modelli di Machine Learning e strumenti di data-driven analysis mirati al identificazione automatica di anomalie e root cause analysis su prodotti già in commercio.
• Integrare informazioni provenienti dal sistema di gestione della documentazione (document management) con dataset sperimentali contenenti risultati di test (logica knowledge-based).
• Definire e redigere specifiche tecniche per componenti software/hardware legati all’analisi ottica e alla diagnostica dei prodotti.
• Collaborare con team di test, R&D e produzione per raccogliere requisiti, validare ipotesi e valutare l’impatto delle soluzioni AI sui processi produttivi.
• Progettare pipeline di dati riproducibili (ETL), workflow di training, validazione e deployment dei modelli.
• Implementare sistemi di notifica e knowledge-base per la gestione delle soluzioni proposte e la loro integrazione nei processi di troubleshooting.
• Monitorare prestazioni dei modelli in produzione, condurre analisi di drift e proporre strategie di aggiornamento continuo.
• Partecipare alla stesura della documentazione tecnica, test plan e criteri di accettazione per le soluzioni developate.

Competenze tecniche richieste:

• Laurea in Fisica, Ingegneria (Elettronica, delle Telecomunicazioni) o Informatica; titoli con specializzazione in ottica, fotonica o simili preferiti. Neolaureati motivati a specializzarsi in AI con background ottico sono benvenuti.
• Solida conoscenza dei principi di ottica (strumentazione ottica, misure ottiche, sensori ottici) e capacità di tradurre fenomeni fisici in modelli dati.
• Esperienza pratica con tecniche di Machine Learning e Deep Learning: classificazione, clustering, anomaly detection, reti neurali, tecniche di explainability.
• Conoscenza di modelli e tecniche per il processamento di segnali/immagini ottiche (ad es. elaborazione immagini, trasformate, filtri, rilevamento feature).
• Competenze di programmazione: Python obbligatorio (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow), esperienza con librerie per il trattamento immagini/segnali (OpenCV, SciPy).
• Capacità di lavorare con sistemi di document management, estrazione di conoscenza da documenti (NLP di base, retrieval, knowledge-graph) e integrazione con dataset sperimentali.
• Conoscenza di basi dati (SQL/NoSQL) e formati comuni di log/test; esperienza con strumenti di visualizzazione dati (e.g., Grafana, Kibana, matplotlib, Plotly).
• Buone pratiche di testing, validazione sperimentale e redazione di specifiche tecniche.

Tutte le competenze di cui sopra saranno verificate nell'ambito di un incontro di qualificazione tecnica.