Edge AI e Cloud-Edge Continuum Specialist

Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese.

Tutte le competenze, le qualifiche e l'esperienza necessarie per un candidato di successo sono elencate nella seguente descrizione.

All'interno dell'area Advanced Cognitive Solutions - gruppo Digital Deep Technologies della sede di Genova o Roma, stiamo cercando ricercatori/ricercatrici negli ambiti di Edge AI / Edge Computing e Cloud Computing / Cloud – Edge Continuum.

I profili individuati si occuperanno delle seguenti attività:

• Partecipare allo sviluppo della strategia tecnologica aziendale e all’implementazione di programmi di ricerca innovativi nell’ambito delle tecnologie digitali avanzate;
• Individuare le esigenze e le opportunità di crescita sia all’interno, sia all’esterno dell’azienda e studiare le varie possibili applicazioni del proprio tema di ricerca;
• Preparazione di proposte per progetti di ricerca esterni ed esecuzione di programmi a finanziamento europeo o statale;
• Supervisionare progetti di Tesi, Internship e Dottorato di Ricerca con le Università;
• Allestimento di attrezzature di laboratorio ed area sperimentale, se necessario;
• Documentare e comunicare i risultati con relazioni e presentazioni ai partner e ai clienti.

Di seguito la descrizione dei profili ricercati per i due differenti ambiti.

Conoscenze e competenze tecniche:

• Esperienza nell’identificazione dei requisiti per l’esecuzione di applicazioni AI selezionando librerie software e framework adatti, sia già esistenti che creati ad-hoc per l’applicazione;
• Conoscenza approfondita di Linux, dei linguaggi C/C++ e Python, nonché di framework ML come Pytorch/Tensorflow/Onnx.
• Esperienza con architetture di calcolo basate su x86, ARM, RISC-V, conoscenza di acceleratori tipicamente utilizzati per il training e inferenza come GPU (CUDA o ROCm) e TPU/NPU basate su systolic array.
• Familiarità con la caratterizzazione di piattaforme hardware, estraendo metriche come latenza di calcolo e consumo di energia;
• Conoscenza dei metodi di design e validazione di piattaforme utilizzando i componenti hardware caratterizzati e sviluppati;
• Esperienza nel deployment di modelli AI su dispositivi edge con risorse limitate (come microcontrollori, raspberry, jetson, coral).
• Conoscenza di tecniche di ottimizzazione e compressione di modelli (quantizzazione, pruning, LoRA, early termination etc).
• Esperienza in co-design di piattaforme hardware e software per Edge AI, specie in ambito Spazio;
• Esperienza con certificazioni hardware in ambito Spazio;
• Conoscenza di linguaggi per architetture eterogenee (e.g. SYCL);
• Esperienza con hardware NPU / acceleratori AI dedicati (e.g. Hailo-8, Metis, Hexagon)
• Familiarità con metodi di containerizzazione di applicazioni (Docker, Singularity, Podman), building e deployment di containers;
• Esperienza nel processing di analisi di immagini satellitari.

Conoscenze e competenze tecniche:

• Conoscenza di piattaforme Cloud Computing open source (e.g. OpenStack) e relativa creazione, gestione ed implementazione di istanze;
• Familiarità in differenti metodi di containerizzazione di applicazioni (e.g. Docker, Singularity, Podman), building e deployment di containers, anche con il supporto all’utilizzo di GPU e acceleratori hardware;
• Esperienza con strumenti di orchestrazione Cloud per automatizzare deployment, scaling, networking e management di containers (e.g. Kubernetes, OpenShift);
• Familiarità con tecnologie Data Lakes per Data Analytics e relativi servizi Cloud (e.g. Hadoop, Spark);
• Familiarità con GIT, metodologia AGILE e Continuous Integration e Delivery.
• Esperienza in implementazione di soluzioni Cloud per hardware all’Edge, specie in ambito Spazio.
• Esperienza in paradigmi di Cloud Computing all’Edge, specie in ambito Spazio;
• Conoscenza metodologie Federated Learning e Confidential Computing;
• Familiarità con tecnologie blockchain e crittografia / protezione dei dati;
• Esperienza nel deployment di servizi basati su Machine Learning e Artificial Intelligence;
• Conoscenza di linguaggi programmazione (e.g. Bash, Python) e strumenti di automazione (e.g. Terraform, Ansible