TXT e-Tech, società del Gruppo TXT, è alla ricerca di una risorsa per una tesi magistrale dedicata alla ricerca, progettazione, implementazione e validazione di algoritmi di swarming, formazione e coordinamento multi-agente all’interno di un prodotto proprietario.
Il progetto si inserisce nella piattaforma modulare cloud-based di TXT per la simulazione di sistemi unmanned (UAV, UGV, USV, eVTOL), che integra l’intero ciclo operativo UxV: progettazione, pianificazione della missione, simulazione real-time (core C++) e debriefing basato su KPI, all’interno di un unico ambiente.
Il/La candidato/a contribuirà all’evoluzione dell’Autonomy & Guidance Layer e del Swarming & Teaming Behaviour Engine (attualmente TRL 3), lavorando su:
Controllo di formazione (leader–follower, struttura virtuale)
Swarming decentralizzato basato su swarm intelligence
Allocazione cooperativa di task per flotte eterogenee
Principali responsabilità:
- Revisione della letteratura su algoritmi di formazione, swarming e coordinamento allo stato dell’arte per sistemi Ux
- Progettazione e formalizzazione algoritmica con attenzione all’efficienza computazionale e ai vincoli real-time
- Implementazione degli algoritmi selezionati come moduli software compatibili con il core di simulazione C++ e l’architettura a microservizi
- Validazione tramite simulazione in un ambiente strutturato (progettazione scenari, campagne di test, valutazione KPI)
- Documentazione e stesura della tesi con analisi dei risultati, limiti e direzioni di sviluppo future
Requisiti tecnici indispensabili:
- Fondamenti di teoria del controllo e/o sistemi multi-agente
- Programmazione in C++
- Programmazione in Python
- Familiarità con ambienti di simulazione (es. Gazebo, MATLAB/Simulink)
- Conoscenza dei principi di swarm intelligence o controllo di formazione
Requisiti tecnici preferenziali:
- Esperienza con coordinamento multi-robot o algoritmi distribuiti
- Apprendimento per rinforzo multi-agente
- Conoscenza di MAVLink, ROS/ROS2 o protocolli di comunicazione per droni
- Familiarità con standard HLA/DIS per simulazione distribuita
- Tecniche di ottimizzazione (algoritmi genetici, metaeuristiche, metodi gradient-free)
- Precedente esposizione a contesti di simulazione aerospaziale o difesa
Formazione: Laurea Triennale o Magistrale in Ingegneria Aerospaziale, Robotica, Informatica, Ingegneria del Controllo, Automazione e discipline affini
Competenze trasversali: Pensiero analitico e problem solving, Autonomia e capacità organizzativa, Curiosità intellettuale e attitudine alla ricerca, Collaborazione in team, Comunicazione chiara scritta e orale, Orientamento ai risultati.
Profilo ideale: Studente/essa magistrale in ingegneria aerospaziale o robotica con progetto o esame su sistemi multi-agente, controllo distribuito o swarm intelligence, e competenze pratiche di programmazione C++/Python in contesti di simulazione.
Perchè scegliere TXT?
Opportunità di carriera in un'azienda in rapida crescita e in profondo cambiamento, con personale giovane e internazionale;
Formazione su temi legati all'attività svolta;
Corporate Benefits (Ticket Restaurant, scontistiche come dipendente del gruppo);
Teamworking: Opportunità di collaborare con persone di grande talento e passione in un processo di sviluppo altamente professionale;
Modalità di lavoro ibrida.
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.