Ingegnere degli algoritmi di inferenza

Informazioni su questa posizione

Come Inference Algorithm Engineer, sviluppi gli algoritmi e i framework matematici che permettono ai sistemi high‑tech di estrarre strutture, stimare stati e ragionare sotto incertezza in ambienti ad alta dimensionalità. Lavori dove fisica applicata, modellazione probabilistica, ottimizzazione numerica e machine learning si intersecano.

Le tue responsabilità:

• Sviluppare algoritmi di inferenza basati sulla fisica e fondati sulla teoria della probabilità, sulla dinamica dei sistemi e sulla fisica delle misurazioni.
• Costruire modelli matematici che descrivono sistemi fisici complessi, inclusi processi di rumore, interazioni e meccanismi di incertezza.
• Progettare pipeline di stima bayesiana come varianti di filtri di Kalman, filtri particellari, inferenza variazionale o metodi MCMC.
• Prototipare, validare e valutare prestazioni degli algoritmi attraverso simulazioni e configurazioni sperimentali.
• Tradurre modelli teorici in implementazioni efficienti, scalabili e capaci di funzionare in tempo reale.
• Collaborare con specialisti di sensing, fisici, ingegneri software embedded, esperti di controllo e architetti di sistema per integrare algoritmi di inferenza end‑to‑end.
• Eseguire studi di sensibilità, analisi di robustezza e valutazioni di propagazione dell'incertezza nei modelli fisici.
• Esplorare nuove metodologie di inferenza basate sulla fisica e identificare opportunità per miglioramenti prestazionali significativi.
• Presentare decisioni algoritmiche chiare e ben fondate, guidando team multidisciplinari nella scelta dell'approccio di inferenza corretto.

Cosa ci aspettiamo da te

Come Inference Algorithm Engineer, sviluppi gli algoritmi e i framework matematici che permettono ai sistemi high‑tech di estrarre strutture, stimare stati e ragionare sotto incertezza in ambienti ad alta dimensionalità. Lavori dove fisica applicata, modellazione probabilistica, ottimizzazione numerica e machine learning si intersecano.

Le tue responsabilità:

• Sviluppare algoritmi di inferenza basati sulla fisica e fondati sulla teoria della probabilità, sulla dinamica dei sistemi e sulla fisica delle misurazioni.
• Costruire modelli matematici che descrivono sistemi fisici complessi, inclusi processi di rumore, interazioni e meccanismi di incertezza.
• Progettare pipeline di stima bayesiana come varianti di filtri di Kalman, filtri particellari, inferenza variazionale o metodi MCMC.
• Prototipare, validare e valutare prestazioni degli algoritmi attraverso simulazioni e configurazioni sperimentali.
• Tradurre modelli teorici in implementazioni efficienti, scalabili e capaci di funzionare in tempo reale.
• Collaborare con specialisti di sensing, fisici, ingegneri software embedded, esperti di controllo e architetti di sistema per integrare algoritmi di inferenza end‑to‑end.
• Eseguire studi di sensibilità, analisi di robustezza e valutazioni di propagazione dell'incertezza nei modelli fisici.
• Esplorare nuove metodologie di inferenza basate sulla fisica e identificare opportunità per miglioramenti prestazionali significativi.
• Presentare decisioni algoritmiche chiare e ben fondate, guidando team multidisciplinari nella scelta dell'approccio di inferenza corretto.

Cosa puoi aspettarti da noi

TMC è una società di consulenza internazionale nel settore high-tech che mette a disposizione dei suoi clienti competenze per supportarli nella realizzazione delle loro sfide tecnologiche. In questo ruolo, TMC opera come un centro di esperti al servizio dei suoi clienti, aiutandoli a essere più competitivi in un mondo tecnologico sempre più globale e in rapido cambiamento. In TMC crediamo che le persone siano la forza trainante dell'innovazione tecnologica. Per questo vogliamo creare le migliori condizioni possibili affinché i talenti tecnologici prosperino. Ti offriamo un ambiente di lavoro stimolante e sfidante nel quale puoi essere il direttore della tua carriera. Come Employeneur, fai parte della famiglia TMC. Oltre alla nostra eccezionale esperienza tecnica, divertimento e coinvolgimento sono elementi significativi della nostra cultura.