Mipu Predictive School è un ente formativo certificato che da anni supporta aziende e professionisti nel portare l'intelligenza artificiale e le tecniche predittive nel mondo dei processi industriali.
Siamo alla ricerca di una/unFaculty Memberche possa contribuire all'insegnamento e allo sviluppo dei nostri corsi diIntelligenza Artificiale Industriale, lavorando a stretto contatto con un team giovane, dinamico e innovativo.Cosa farai?Insegnarenei corsi di formazione per professionisti e aziende, con un focus sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale nei processi industriali.
Progettare e svilupparecontenuti didattici, esercitazioni pratiche e casi studio per rendere i corsi sempre più applicabili al contesto industriale.
Collaborarecon esperti di settore e aziende partner per garantire che i programmi formativi siano allineati alle esigenze del mercato.
Supportare i partecipantinel percorso di apprendimento, rispondendo a domande e fornendo approfondimenti tecnici.
Aggiornare e innovarel’offerta formativa, includendo le ultime tecnologie e metodologie di intelligenza artificiale industriale.Competenze e tecniche richiesteIl/la candidato/a ideale dovrà possedere una solida conoscenza ed esperienza di utilizzo dell'AI in ambito industriale Chiediamo di dettagliare nella candidatura in quali tra le seguenti tecniche ti senti esperto, indicando in scala da 1 a 10 quanto le conosci, e quanto le hai usate.Machine Learning e Deep LearningModelli avanzati di regressione e classificazione(XGBoost, LightGBM, CatBoost).
Architetture neurali avanzate:
Transformer, Vision Transformers (ViT), Graph Neural Networks (GNN).
Few-shot e Zero-shot Learningper contesti industriali con dataset limitati.
Self-supervised Learningper migliorare la generalizzazione dei modelli industriali.
Federated Learningper applicazioni industriali con vincoli di privacy e distribuzione dei dati.Explainable AI (XAI) e interpretabilità dei modelliMetodi basati su feature importance(SHAP, LIME, Permutation Importance).
Tecniche di visualizzazione per modelli di deep learning(Grad-CAM, Integrated Gradients, Layer-wise Relevance Propagation).
Metodologie di audit dei modelli AIper garantire robustezza e trasparenza nei processi industriali.Large Language Models (LLM) e NLP IndustrialeUtilizzo di LLM (GPT, BERT, T5, LLaMA)per l'automazione di processi industriali.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)per applicazioni di AI conversazionale nell’industria.
Modelli per il processamento di documenti industriali(OCR + NLP per la lettura automatizzata di manuali tecnici).
Fine-tuning di modelli linguistici su dati industriali specifici.
Embedding e vettorializzazione del linguaggiocon tecniche avanzate per la ricerca e l'analisi delle informazioni.Manutenzione Predittiva e Analisi delle Serie TemporaliModelli classici di forecasting(ARIMA, SARIMA, Prophet).
Transformer per serie temporali(Temporal Fusion Transformer, Informer).
Hybrid AI approachesche combinano machine learning e modelli fisici per la manutenzione predittiva.
Bayesian Deep Learningper quantificare l’incertezza nelle previsioni industriali.
Fault Detection Root Cause Analysisbasati su AI per ridurre i tempi di fermo macchina.Computer Vision e IoT per Industria 4.0Segmentazione avanzata di immagini industriali(U-Net, Mask R-CNN, SAM).
Anomaly Detection visivobasato su autoencoder e GANs.
Edge AI e modelli ottimizzati per dispositivi embedded(TensorFlow Lite, ONNX Runtime, Nvidia Jetson).
Reti neurali spiking (SNN) e AI neuromorficaper analisi a bassissimo consumo energetico.Data Engineering e Big Data per AI IndustrialeData pipeline scalabilicon Apache Spark, Dask, Airflow.
Architetture di AI distribuita e cloud computing(AWS, GCP, Azure).
Data lake e Data mesh per l'industriaper una gestione ottimizzata dei dati AI-driven.MLOps, Deploy e Ottimizzazione di Modelli AIContainerizzazione e orchestrazione(Docker, Kubernetes).
Modelli AI-as-a-Service e API deploymentcon FastAPI, Flask, TensorFlow Serving.
Ottimizzazione dei modelli per inferenza real-time(TensorRT, OpenVINO, DeepSpeed).
Gestione e monitoraggio continuo dei modelli AIcon MLflow e DVC.Chi cerchiamo?Laurea in Ingegneria, Informatica, Matematica, Fisicao discipline affini.
Esperienza pratica avanzatacon modelli AI applicati all’industria.
Capacità di insegnamentoe predisposizione alla divulgazione scientifica e tecnica.
Ottima conoscenza della lingua ingleseCosa offriamo?Collaborazione flessibile,da poche ore a qualche giorno/settimanaal mese, secondo disponibilità
Flessibilitànella gestione dell’orario di lavoro (possibilità di attività in presenza e da remoto).
Ambiente innovativo e stimolante, con possibilità di lavorare su progetti di frontiera.
Collaborazione con aziende leader nell’Industria 4.0 e nell’AI applicata.
Formazione continua e aggiornamento sulle più recenti tecnologie.