Tesi- Artificial Intelligence

Job Description: 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 53.000 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. Se sei iscritta/o all’Università , frequenti l’ultimo anno della Triennale o Magistrale e devi scrivere una tesi in discipline STEM, Leonardo ti offre l’opportunità di rafforzare il tuo percorso accademico attraverso un’esperienza in azienda. Tutor esperte/i nel proprio settore ti seguiranno, consentendoti di approfondire la parte teorica e di sviluppare la tua tesi, preparandoti al meglio per le sfide professionali future. Le tematiche proposte per le tesi da svolgere in Leonardo abbracciano un vasto spettro di ambiti tecnologici, ricerca e innovazione, tra cui Intelligenza Artificiale, High-Performance Computing, Cyber Sicurezza, Ingegneria dei materiali, passando per i settori aerospaziali. Potrai esplorare le aree più all’avanguardia del tuo settore di studi, con creatività e spirito di innovazione.   Per supportarti nel corso di questa esperienza, della durata massima di sei mesi, è previsto inoltre un rimborso spese. Stiamo ricercando n. 3 giovani studenti / studentesse da inserire in stage con l’obiettivo di sviluppare la propria tesi di laurea sulla tematica di Intelligenza Artificiale , in particolare approfondendo i seguenti argomenti di tesi:  : Generare dataset su larga scala per il pretraining di modelli di Intelligenza artificiale è un'impresa complessa e costosa, soprattutto per l'imaging aereo in ambienti esterni. Questa tesi esplora come i dati sintetici possano rivoluzionare la ricostruzione 3D aerea, garantendo precisione e scalabilità. La tesi sara’ declinata verso la valutazione di reti di Intelligenza Artificiale per la ricostruzione 3D, e/o sulla simulazione di immagini RGB, dati termici, mappe di profondità e nuvole di punti. I L'obiettivo di questa tesi è esplorare l'allineamento degli embedding provenienti da immagini, sensori radar e lidar, migliorando le prestazioni in attività avanzate come il recupero di informazioni multimodali e la classificazione. Si esploreranno metodologie basate sull’euristica e modelli di apprendimento piu’ avanzati. Cross Sensor Adaptation for Remote Sensing Foundation Models La scelta verra’ fatta in base all’ambito di esperienza e all’interesse interesse della candidata/o. Titolo di studio Laurea magistrale in corso in discipline STEM, con interesse sul mondo dell’Intelligenza Artificiale. Competenze comportamentali Capacità di lavorare in team; Curiosità e passione; Orientamento all’apprendimento. Conoscenze linguistiche Conoscenza avanzata della lingua inglese, livello B2-C1. Competenze informatiche Conoscenze informatiche di base su Linux, Python, bash e PyTorch. Familiarità con la ricostruzione 3D o con ambienti di simulazione come Unreal Engine costituisce un vantaggio. Altro (es. Disponibilità a trasferte, Certificazioni specifiche…) Disponibilità a svolgere l’attività a Genova e/o ad effettuare trasferte a Genova e sul territorio nazionale per collaborare con il gruppo di lavoro Come funziona il processo di selezione? A seguito della raccolta delle candidature, vengono valutati e identificati i CV maggiormente in linea con i requisiti richiesti. Le/i candidate/i selezionate/i sostengono un colloquio conoscitivo con il team delle Risorse Umane e con il Business, dove saranno approfondite tematiche tecniche, motivazione e attitudini personali. Al termine del processo, alla persona viene restituito un feedback, sia in caso di esito positivo che negativo. Aspettiamo la tua candidatura . Seniority: New Graduate