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HARDWARE DESIGN  

Sede

Italia, Lombardia, Gorgonzola

Settore:

Industria aerospaziale

Ruolo:

Informatica/Tecnologia

Data ultimo aggiornamento: 01/07/2026

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WINTIME SPA, FILIALE DI TORINO ricerca per azienda lead nel settore Aerospace ricerchiamo


HARDWARE DESIGN


Inserito in un team multidisciplinare di ingegneri HW e VLSI, sarà il punto di riferimento per la progettazione e la validazione dell'hardware di bordo.

Le principali mansioni includeranno:

  • Progettazione Circuitale: Design, simulazione, analisi e test di circuiti digitali, analogici e mixed-signal tramite strumenti CAD per satelliti spaziali.
  • Sviluppo Sistemi Satellitari: Progettazione di computer di piattaforma di bordo, memorie di massa e unità di controllo per strumenti scientifici.
  • Piani di Sviluppo: Definizione e monitoraggio dei piani di sviluppo e validazione delle schede elettroniche.
  • Integrazione e Validazione: Supporto all'integrazione dell'HW sul sistema target, interfacciandoti con i team software e di altri componenti.
  • Standard di Qualità: Redazione della documentazione di progetto in conformità con gli standard spaziali applicabili ECSS.
  • Interfaccia Globale: Collaborazione con clienti, fornitori e dipartimenti interni (Project Leader, Product Line, Industrial Engineering, Manufacturing, Marketing & Sales).


Contratto iniziale di 12 mesi + proroga di 12 mesi

Ral:36k-39k + PDR + welfare di 250€

Luogo di lavoro: Gorgonzola (Mi)

#LI-LL1

Vedi dettagli

Salario lordo mensile: EUR 2000 - 2800

Percentuale di occupazione: Full-time

Gestisce altre persone: No

Tipo di contratto: Lavoro temporaneo a scopo assunzione

Competenze richieste

  • Titolo di studio: Laurea Magistrale (Master Degree) in Ingegneria Elettronica o percorsi affini.
  • Esperienza: Pregressa esperienza lavorativa consolidata nella progettazione hardware.
  • Competenze Tecniche:
    • Padronanza degli strumenti CAD di progettazione, simulazione e modellazione HW.
    • Solida conoscenza dell'elettronica digitale, analogica e mixed-signal.
    • Capacità di redigere e analizzare documentazione tecnica complessa (specifiche, requisiti, report).

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WinTime Spa, Agenzia per il Lavoro , filiale di Torino ,seleziona per società settore aerospace un AI Engineer  che farà parte del team che si occupa di tutti gli aspetti ingegneristici dello sviluppo, dell'implementazione e della manutenzione dei sistemi di dati software . ATTIVITA' PRINCIPALI  Definizione dell'applicazione AI, della progettazione, della formazione, della convalida e della documentazione Implementare applicazioni innovative basate su tecnologie di intelligenza artificiale nel settore aerospaziale Si offre tipologia di contratto e RAL commisurate all'effettiva seniority del candidato, a partire da 30K a 34K "II/Le candidati/e potranno inviare la propria candidatura attraverso il sito www.wintimelavoro.it, rilasciando specifica autorizzazione ai sensi del Regolamento (UE) 2016/679 sulla protezione dei dati personali. Vedi informativa privacy su www.wintimelavoro.it.  Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi D.lgs. 198/06, 215/03 e 216/03"  LI-LL1 COMPETENZE TECNICHE RICHIESTE Laurea Magistrale in Ingegneria del Software o Data Science con voto elevato Esperienza  nella progettazione, formazione, validazione e distribuzione di modelli di Machine Learning e Deep Learning Esperienza con paradigmi supervisionati, non supervisionati e auto-supervisionati  Solida conoscenza delle architetture di modelli profondi (ad esempio, CNN, RNN, Transformers) Conoscenza nello sviluppo di software con il linguaggio Python Conoscenza  progettazione e nell'implementazione di pipeline di dati che gestiscono dati strutturati e non strutturati, sfruttando framework e librerie di dati (ad esempio NumPy, Pandas, SciPy) e gestendo i metadati Conoscenza framework di AI PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn per modelli di Machine Learning e Deep Learning ATTIVITÀ AGGIUNTIVE (non obbligatorie, considerate un plus)  Esperienza nelle metodologie Agile  Conoscenza della tecnologia dei container e della distribuzione su Kubernetes  Conoscenza dei framework di elaborazione dati distribuiti, come Apache Spark  Conoscenza di ONNX per l'ottimizzazione dei modelli e l'interoperabilità
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