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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. 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. 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. Laurea in Fisica, Ingegneria (Elettronica, delle Telecomunicazioni) o Informatica; 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. Competenze di programmazione: Python obbligatorio (pandas, numpy, scikit-learn, Py Torch/Tensor Flow), esperienza con librerie per il trattamento immagini/segnali (Open CV, Sci Py). Conoscenza di basi dati (SQL/No SQL) 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.

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