Computer Vision System Engineer

TXT e-Tech, società appartenente al Gruppo TXT, ricerca una figura di Computer Vision Systems Engineer per la Business Unit Aerospace & Aviation. La persona sarà coinvolta nello studio, nella progettazione e nello sviluppo di algoritmi e funzionalità per sistemi avionici, con particolare attenzione all’elaborazione di immagini, al riconoscimento e al tracciamento di oggetti.
All’interno di un team multidisciplinare, lavorerà su sviluppo algoritmico, modellazione, simulazione e applicazione di tecniche di intelligenza artificiale e Computer Vision. Il ruolo comprenderà anche l’integrazione e la verifica delle soluzioni sviluppate, approfondendo il collegamento tra dati dei sensori, algoritmi e prestazioni del sistema.
Principali attività:
Partecipazione all’analisi delle funzionalità del sistema e alla definizione delle relative soluzioni algoritmiche;
Studio, sviluppo e verifica di algoritmi di target tracking, per la stima del moto degli oggetti osservati dai sensori e il mantenimento delle relative tracce nel tempo;
Utilizzo e validazione di modelli e ambienti di simulazione, anche per la generazione di immagini infrarosse;
Sviluppo di strumenti software per la preparazione e gestione di dataset di immagini annotate, destinati ad applicazioni di Computer Vision;
Sviluppo di metodi e strumenti per la valutazione delle prestazioni e la stima dell’affidabilità delle reti neurali in funzione dei dati in ingresso;
Integrazione degli strumenti e degli algoritmi nell’ambiente di simulazione, esecuzione dei test e analisi dei risultati;
Collaborazione con il team di progetto e preparazione della documentazione tecnica relativa alle soluzioni sviluppate e alle verifiche eseguite.
Competenze richieste: 
Buone basi matematiche e conoscenze di base di statistica e analisi dei dati;
Capacità di programmazione e conoscenza di Python o Matlab/Simulink, maturate anche attraverso progetti universitari o personali;
Conoscenza dei principi di Machine Learning e delle reti neurali, acquisita anche attraverso corsi, tesi o attività di ricerca;
Buona conoscenza della lingua inglese, scritta e parlata.
Competenze gradite: 
Familiarità con Computer Vision, elaborazione di immagini o preparazione di dataset;
Conoscenza di framework di Deep Learning, come PyTorch o TensorFlow;
Conoscenza, anche accademica, di tecniche di stima e filtraggio, come il filtro di Kalman, e delle loro applicazioni al target tracking;
Familiarità con strumenti di modellazione e simulazione, come Matlab e Simulink;
Conoscenze di base di ottica, sensori o immagini infrarosse;
Conoscenza di C/C++ o dell’ambiente Linux.
Formazione:
Laurea in discipline STEM (Ingegneria, Informatica, Data Science, Fisica o Matematica).
Competenze soft: 
La persona ideale è curiosa, proattiva e predisposta al lavoro in team. È interessata a comprendere il funzionamento dei sistemi e a tradurre problemi tecnici in soluzioni concrete. Affronta le attività con metodo e precisione e sa organizzare il proprio lavoro in funzione degli obiettivi e delle tempistiche concordate.
Cosa offriamo:
Opportunità di carriera in un’azienda in rapida crescita e in profondo cambiamento, con un ambiente giovane e internazionale;
Formazione continua e strutturata, sia trasversale che specialistica, su tematiche legate alle attività progettuali. Il percorso formativo è personalizzato e costruito insieme al proprio responsabile in base a capacità, attitudini e interessi;
Corporate Benefits (assicurazione sanitaria, welfare, Ticket Restaurant, scontistiche come dipendente del gruppo);
Momenti di Team Building volti alla creazione di un team coeso e di un buon clima di lavoro.
La retribuzione prevista per questa posizione è compresa tra EUR 28.000 e EUR 34.000 lordi annui;
L'inquadramento verrà definito in fase di selezione sulla base del profilo e in applicazione del CCNL Metalmeccanico.
Luogo di lavoro: Nerviano (Mi)
Posizione aperta a candidature senza distinzione di genere, ai sensi del D.Lgs. 198/2006. L'azienda promuove le pari opportunità e valorizza la diversità in tutte le sue forme.