Entrare nel nostro gruppo significa lavorare al confine tra accademia e industria, contribuendo allo sviluppo di nuove soluzioni di Artificial Intelligence applicate a problemi reali. Siamo un team di ricerca industriale universitario: collaboriamo con aziende per trasformare domande aperte in esperimenti, prototipi e risultati scientifici, mantenendo al tempo stesso l’attenzione per la solidità metodologica e la riproducibilità dei nostri lavori.
Come AI Research Engineer inizierai partecipando attivamente fin da subito ai progetti in corso, affiancato da ricercatori più esperti, e in pochi mesi acquisirai autonomia su componenti tecnici rilevanti. L’obiettivo è crescere nel tempo fino a progettare, realizzare e guidare attività di ricerca applicata, contribuendo anche alla produzione scientifica e al coordinamento operativo dei progetti e del team.
L’ambiente è altamente collaborativo: ogni progetto nasce dall’integrazione di competenze scientifiche e ingegneristiche, e offre la possibilità di sperimentare tecnologie avanzate, interagire direttamente con le aziende e condividere conoscenza attraverso momenti di confronto e formazione interna.
Come AI Research Engineer inizierai partecipando attivamente fin da subito ai progetti in corso, affiancato da ricercatori più esperti, e in pochi mesi acquisirai autonomia su componenti tecnici rilevanti. L’obiettivo è crescere nel tempo fino a progettare, realizzare e guidare attività di ricerca applicata, contribuendo anche alla produzione scientifica e al coordinamento operativo dei progetti e del team.
L’ambiente è altamente collaborativo: ogni progetto nasce dall’integrazione di competenze scientifiche e ingegneristiche, e offre la possibilità di sperimentare tecnologie avanzate, interagire direttamente con le aziende e condividere conoscenza attraverso momenti di confronto e formazione interna.
Percorso di crescita
Le tappe riportate di seguito descrivono il percorso tipico di un Junior AI Research Engineer in AIRIC nei primi mesi, tenendo conto delle specificità dei progetti e del percorso di ciascuna persona.
3° MESE
Onboarding & primi mesi in AIRIC
- Completare le attività di onboarding e acquisire sicurezza con gli strumenti (e.g., git, Docker, python) e la metodologia di lavoro del gruppo (e.g., pull requests e code review, planning).
- Contribuire operativamente a un progetto di ricerca industriale sotto la guida di un membro senior del team.
6° MESE
Autonomia tecnica
- Gestire in autonomia una parte del progetto assegnato, assumendosi la responsabilità della sua progettazione e realizzazione.
- Partecipare alla pianificazione delle attività del progetto di ricerca a cui si è assegnati, proponendo idee e soluzioni tecniche.
12° MESE
Crescita professionale attraverso l’esperienza progettuale
- Partecipare ad almeno un'attività di interazione diretta con aziende (e.g., tavoli di lavoro, sessioni di design thinking, eventi), coordinati dai membri senior del team.
- Contribuire ad almeno un’iniziativa di ricerca esplorativa, sotto la supervisione di un membro senior.
- Collaborare alla definizione di proposte per nuovi progetti di ricerca industriale insieme ai membri senior del team e ai docenti che dirigono il gruppo.
2° ANNO
Responsabilità e mentoring
- Contribuire alla gestione operativa di un progetto di ricerca industriale, coordinando il lavoro di colleghi junior.
- Contribuire ad almeno un’iniziativa di ricerca esplorativa, sotto la supervisione di un membro senior.
- Guidare la pianificazione e il monitoraggio tecnico delle attività di un progetto di ricerca industriale.
- Contribuire alla crescita di figure junior, attraverso attività di mentorship e supervisionando i relativi contributi tecnici (eg. code review).
- Partecipare a incontri con nuove aziende per la definizione di future collaborazioni di ricerca.
Requisiti Essenziali
- Laurea magistrale in discipline affini all’AI o STEM.
- Conoscenze di base di Machine Learning e Statistica.
- Esperienza con almeno un linguaggio di programmazione, preferibilmente Python.
- Forte attitudine analitica e pensiero critico, utili per comprendere, strutturare e formalizzare problemi complessi in modelli rigorosi.
- Capacità di lavorare in team e comunicare in modo efficace.
- Capacità di affrontare autonomamente la risoluzione di sottoproblemi, acquisendo nuovi strumenti e concetti, sia matematici sia computazionali
Costituiscono un plus
- Esperienze di ricerca (tesi, tirocini, pubblicazioni).
- Familiarità con strumenti e metodologie tipiche della ricerca in AI.
- Esperienze di lavoro in contesti collaborativi e multidisciplinari.
- Interesse verso la produzione scientifica e la ricerca applicata.
Ambiente di lavoro
- Modalità di lavoro flessibile e possibilità di lavoro ibrido.
- Ambiente collaborativo e multidisciplinare.
- Interazione diretta con aziende e partner istituzionali.
- Formazione continua e confronto con docenti e ricercatori senior
- Possibilità di contribuire a pubblicazioni scientifiche e attività di ricerca.
