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.