Tesi – Deep Learning Surrogates (DLS) for RCS Aircraft @ Leonardo

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 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: dall’Intelligenza Artificiale all’High-Performance Computing, dalla Cyber Sicurezza all’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. 1 giovane studente o studentessa da inserire in stage con l’obiettivo di sviluppare la propria tesi di laurea sulla tematica del Deep Learning Surrogates (DLS) for RCS Aircraft

Il/La tirocinante, partendo da un test case con CAD fornito da Leonardo, dovrà sviluppare e addestrare una rete neurale al variare dei parametri geometrici del test case e del range frequenziale richiesto al fine di creare e validare dei modelli surrogati.  

Il tirocinio sarà finalizzato allo studio ed implementazione di metodologie di machine learning/AI per la creazione di modelli surrogati RCS tramite pacchetto software dedicato e messo a disposizione da Leonardo (es: ALTAIR FEKO e "Physic AI" Geometric Deep Learning o simili). I modelli surrogati saranno utili in fase di progettazione preliminare e dimensionamento delle componenti del velivolo al fine di replicare simulazioni RCS con tempi di inferenza molto più veloci. Lo sviluppo di una rete neurale prevede l’esclusione di casi fuori range in parallelo ad un processo di ottimizzazione.

Titolo di studio:

Laurea Magistrale in Informatica; Elettronica; Elettromagnetismo Applicato

Competenze comportamentali:

• Problem solving
• Proattività;
• Capacità di lavorare in team;
• Orientamento all’apprendimento;
• Flessibilità.

Competenze tecniche:

• Buona conoscenza di Machine Learning/AI e linguaggi di programmazione
• Conoscenze di Elettromagnetismo

Conoscenze linguistiche:

Conoscenza avanzata della lingua inglese, livello B2-C1.

Competenze informatiche:

• Pacchetto Office e/o Latex
• Matlab
• Python
• Pytorch
• TensorFlow

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.

Collaborando con noi avrai modo di confrontarti costantemente con le sfide dell’alta tecnologia, di accrescere le tue competenze e costruire un percorso professionale di eccellenza.

Seniority:

New Graduate

Primary Location:

IT – Torino – C.so Francia

Contract Type:

Internship

Hybrid Working:

Onsite