Job Description:

Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese. Nel 2024 Leonardo ha registrato ricavi consolidati pari a € 17,8 mld, nuovi ordini per € 20,9 mld, e ha investito € 2,5 mld in attività di R&S. Innovazione, ricerca continua, industria digitale e sostenibilità sono i pilastri del suo business nel mondo.

Tutor esperte/i nel proprio settore ti seguiranno, consentendoti di approfondire la parte teorica e di sviluppare la tua tesi, preparandoti al meglio per le sfide professionali future.

Le tematiche proposte per le tesi da svolgere in Leonardo abbracciano un vasto spettro di ambiti tecnologici, ricerca e innovazione: dall’Intelligenza Artificiale all’High-Performance Computing, dalla Cyber Sicurezza all’Ingegneria dei materiali, passando per i settori aerospaziali. Potrai esplorare le aree più all’avanguardia del tuo settore di studi, con creatività e spirito di innovazione.

Per supportarti nel corso di questa esperienza, della durata massima di sei mesi, è previsto inoltre un rimborso spese.

Stiamo ricercando n. 1 giovane studente o studentessa da inserire in stage con l’obiettivo di sviluppare la propria tesi di laurea sulla tematica del “Development of Predictive Maintenance algorithms for Aerospace Applications” presso il sito di Torino Corso Francia.

L’attività prevederà lo sviluppo di algoritmi di Predictive Maintenance per applicazioni aeronautiche; dunque, la tesi sarà articolata nelle seguenti macroaree:

• Analisi delle tecnologie e degli strumenti innovativi a supporto - tra cui Advanced Data Analytics, Digital Twin, Intelligenza Artificiale e banchi prova sensorizzati - con valutazione di vantaggi, limiti e vincoli operativi;
• Definizione di un processo aziendale per l’integrazione, lo sviluppo e il miglioramento continuo di algoritmi di Predictive Maintenance;
• Applicazione del processo a casi d’uso rappresentativi.

L’obiettivo finale è abilitare future applicazioni capaci di ottimizzare le attività di Integrated Product Support (es. approvvigionamento materiali, pianificazione ed esecuzione della manutenzione, fleet planning) e di ridurre i costi complessivi associati al ciclo di vita del prodotto.

Di fronte alle crescenti sfide di digitalizzazione e innovazione che caratterizzano il passaggio all’Industria 4.0, obiettivo dell’industria aeronautica è sviluppare un prodotto e un sistema di supporto che possano garantire le massime prestazioni di affidabilità e disponibilità ai propri Clienti, ottimizzando i costi associati.

Per raggiungere questo obiettivo, un’opportunità è rappresentata dall’implementazione della Manutenzione Predittiva, che consente di massimizzare la vita utile del velivolo e degli apparati, ottimizzando il supporto logistico richiesto per manutenerli.

La Tesi, che verrà svolta in collaborazione con la Divisione Aeronautica di Leonardo, mira a sviluppare internamente all’Azienda “capability” di Advanced Data Analytics ed AI, attraverso l’utilizzo di laboratori che permettano di raccogliere una grande mole di dati sperimentali per creare modelli di funzionamento di apparati reali (“Digital Twin”) utili a predirne il comportamento in diversi scenari operativi.

Questo consentirà di fornire all’Azienda un prontuario di processi, metodologie e algoritmi da utilizzare sui Programmi attualmente in servizio per valutare l’implementazione di Manutenzione Predittiva.

Titolo di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica.

Seniority: Junior

Conoscenze e competenze tecniche:

• Sviluppo di algoritmi/software e gestione basi di dati;
• Capacità di analisi di documentazione tecnico-ingegneristica;
• Esperienze nell’ambito AI e/o Digital Twin.

Competenze comportamentali:

• Spiccate capacità di problem-solving e orientamento al risultato;
• Attitudine al lavoro in team e alla collaborazione interdisciplinare;
• Autonomia e proattività nello svolgimento delle attività assegnate;
• Capacità di gestire progetti complessi e rispettare le scadenze.

Conoscenze linguistiche:

• Buona conoscenza della lingua inglese, scritta e parlata (B1 o superiore).

Conoscenze informatiche:

• Buona conoscenza del linguaggio python, di database, del software Matlab e del pacchetto Office.

Come funziona il processo di selezione?

A seguito della raccolta delle candidature, vengono valutati e identificati i CV maggiormente in linea con i requisiti richiesti.

Le/i candidate/i selezionate/i sostengono un colloquio conoscitivo con il team delle Risorse Umane e con il Business, dove saranno approfondite tematiche tecniche, motivazione e attitudini personali.

Al termine del processo, alla persona viene restituito un feedback, sia in caso di esito positivo che negativo.

Aspettiamo la tua candidatura.

Collaborando con noi avrai modo di confrontarti costantemente con le sfide dell’alta tecnologia, di accrescere le tue competenze e costruire un percorso professionale di eccellenza.

Seniority:

Junior

Primary Location:

IT - Torino - C.so Francia

Contract Type:

Hybrid Working:

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