La risorsa sarà coinvolta nello sviluppo di applicazioni software per la lettura e l'acquisizione di dati da sensori di diversa natura (analogici, digitali, MEMS, temperatura, vibrazioni, corrente, ecc.) e nella realizzazione di strumenti per l'estrazione, l'analisi e la correlazione dei dati a supporto delle attività di manutenzione predittiva e monitoraggio delle prestazioni di sistemi meccatronici ed elettronici.
Per essere preso/a in considerazione per un colloquio, la preghiamo di assicurarsi che la sua candidatura sia pienamente in linea con le specifiche del lavoro riportate di seguito.
Responsabilità principali:
* Sviluppo di software embedded e applicativi di test su piattaforme Arduino o microcontrollori equivalenti.
* Scrittura di firmware per controller di motion control e gestione di motori, attuatori e sensori di posizione.
* Supporto alle attività di qualifica e test con sviluppo di applicativi LabVIEW e script personalizzati per automazione prove, logging e validazione.
* Programmazione in C++ e Python per acquisizione, elaborazione e visualizzazione dati.
* Collaborazione con il team elettronico per l'integrazione hardware/software di sensori e moduli di comunicazione.
* Contributo allo sviluppo di tool di analisi dati per manutenzione predittiva (vibrazioni, temperature, cicli di lavoro, ecc.).
Requisiti richiesti:
* Buona conoscenza di C++, Python e ambiente Arduino.
* Esperienza base con sensori e protocolli di comunicazione (UART, I2C, SPI, CAN, RS-485, ecc.).
* Conoscenza dell'ambiente di sviluppo LabVIEW per acquisizione dati, automazione test e analisi.
* Conoscenza di base di elaborazione dati e strumenti di data analysis.
* Attitudine al lavoro di squadra e flessibilità operativa.
* Interesse verso l'elettronica, il motion control e l'analisi di sistemi reali.
* Laurea/diploma ad indirizzo tecnico-ingegneristico
Costituiscono titolo preferenziale:
* Esperienze in ambito DO-178 o sistemi embedded per l'aerospazio o difesa.
* Conoscenza di ambienti Linux o strumenti di versionamento (Git).
* Familiarità con tecniche di machine learning applicate alla manutenzione predittiva. xivgfpx
* Esperienza nello sviluppo firmware per BLDC, servo-controller o motion driver dedicati.
* Conoscenza dei protocolli di comunicazione tipici del settore aerospace:
* ARINC 429, MIL-STD-1553, CAN Aerospace, RS-422, Ethernet Avionics, discreti MIL-STD-704.