Move SPA è una giovane azienda di circa 80 persone, costituita da due divisioni principali: Move-X e Move Solutions. Move-X si occupa di design elettronico integrato, realizzando micro-chip per applicazioni smart-power. Move Solutions si occupa di monitoraggio strutturale, progettando sensori per il rilevamento delle grandezze fisiche di interesse delle strutture civili e sviluppando una piattaforma cloud per analisi, elaborazione e gestione dei dati provenienti dal campo. Stiamo cercando una figura in ambito Data Science da inserire nel team di Ricerca & Sviluppo, che lavora su progetti di entrambe le divisioni. Il candidato lavorerà in un team multidisciplinare, applicando tecniche di modellizzazione di problemi fisici, anomaly detection, depurazione dei dati, analisi statistiche, ottimizzazione automatica e creazione di modelli surrogati. È richiesta passione per il problem solving, il lavoro in team e la sperimentazione di tecniche innovative in ambiti multidisciplinari. REQUISITI PRINCIPALI Competenze in matematica, calcolo numerico, statistica applicata e algoritmi di Machine Learning per modellizzazione matematica e tecniche predittive. Conoscenza di Python e delle librerie di Data Science come PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, Numpy. Esperienza nell'acquisizione, stoccaggio, manipolazione e progettazione di pipeline di grandi dati. Conoscenza di sistemi di version control come GIT o DVC. Laurea magistrale in matematica, informatica, fisica, ingegneria informatica o campi affini. REQUISITI APPREZZATI PhD in discipline correlate. Competenze in ottimizzazione numerica, come algoritmi genetici. Familiarità con HPC, job dispatcher come Slurm e calcolo parallelo con OpenMPI o OpenMP. Conoscenza di web-framework Python come Django, Flask, FastAPI per MLOps. Esperienza con database NoSQL (MongoDB) e SQL (ClickHouse). Conoscenza di linguaggi di basso livello come C, C++, Golang o Fortran. Esperienze lavorative pregresse. Livello di inglese B2 parlato e scritto. PROGETTI ATTIVI Progetto ‘Automatic Electronic Design’ Obiettivo: sviluppare algoritmi per sintetizzare circuiti analogici integrati, risolvendo problemi di ottimizzazione multi-variata e utilizzando modelli surrogati. Il software sarà portato in produzione e distribuito sui server dei principali produttori di chip. Progetto ‘Automatic FEM Updating’ Obiettivo: utilizzare dati sensoristici per adattare automaticamente il modello FEM di strutture civili, creando un Digital Twin per monitorare e prevedere danni, migliorando sicurezza e durata. Progetto ‘Structural Health Monitoring and Structural Damage Detection’ Obiettivo: sviluppare algoritmi per rilevare anomalie nelle serie temporali di sensori e creare carte di controllo per supportare decisioni di manutenzione sulla piattaforma cloud. PROPOSTA ECONOMICA Contratto a tempo indeterminato, CCNL commercio. Ore di lavoro: 7h30m dal lunedì al venerdì, con possibilità di smart working. J-18808-Ljbffr