Xnext S.p.A. è un’azienda italiana all’avanguardia nel settore dell’ispezione industriale, specializzata nello sviluppo di sistemi avanzati a raggi X. Grazie a tecnologie proprietarie, Xnext offre soluzioni di controllo qualità non distruttive, garantendo un’elevata accuratezza nell’individuazione di contaminanti e difetti sulle linee di produzione di importanti aziende nazionali e internazionali.
Combinando l’innovativo imaging iperspettrale dei propri detector con avanzati e specifici algoritmi di intelligenza artificiale, Xnext garantisce prestazioni superiori rispetto ai sistemi di ispezione tradizionali.
Con l’obiettivo di portare sempre più avanti il livello di innovazione tecnologica dei propri prodotti, l’azienda è alla ricerca di un candidato che entri a far parte della sezione R&D del team di Data Science, dedicato allo sviluppo e all’ottimizzazione di questi algoritmi.
Preferibile un’esperienza di almeno 1-3 anni, maturata in azienda o in un istituto di ricerca. Tuttavia verranno valutati caso per caso anche profili entry-level.
Background tecnico-scientifico, con requisito minimo di laurea magistrale. Apprezzate particolarmente la laurea in Informatica, Fisica, Astrofisica, Matematica, Statistica, Data Science, Ing. Informatica, Ing. Fisica, Ing. Matematica, Ing. Biomedica.
Requisiti richiesti:
– Ottime capacità di programmazione, in particolare in Python.
– Solide conoscenze statistiche e capacità di applicarle per progettare esperimenti scientificamente rigorosi e per trarre conclusioni robuste dalle analisi dei dati.
– Conoscenza teorica ed esperienza pratica di algoritmi di machine learning e deep learning (in particolare per l’estrazione di feature da immagini e segnali, CNN, ViT).
Elementi di valore aggiunto:
– Conoscenze e competenze nel processamento dei segnali.
– Conoscenze ed esperienza nell’elaborazione di immagini multispettrali.
– Conoscenze riguardo l’interazione radiazione-materia (in particolare con raggi X).
– Attività di ricerca scientifica teorica e applicativa su tematiche di deep learning (partecipazione a conferenze, pubblicazioni scientifiche sono un plus).
– Progetti personali pubblicati su repository pubbliche.
– Esperienza nell’uso di sistemi di versionamento del codice.
– Esperienza nello sviluppo di codice in TensorFlow.
– Esperienza nella gestione e trattamento di dataset di grandi dimensioni.
– Competenze nell’ottimizzazione di codice su GPU o dispositivi embedded.
Soft skills:
– Capacità analitiche, con un approccio basato sul metodo scientifico.
– Capacità di lavorare in team così come in autonomia.
– Creatività, curiosità e abilità nel pensiero laterale.
– Ottima gestione del tempo.
Al candidato selezionato, che si troverà ad operare in un contesto altamente tecnologico, innovativo e dinamico, sarà offerta una retribuzione competitiva, commisurata all’effettiva esperienza maturata, e la possibilità di lavorare saltuariamente da remoto.
