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Space4Thesis- Smart Maintenance and Predictive Analytics
IT - Fucino
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hirly's read of this role
- Seniority
- Mid level
- Country
- IT
- Work mode
- On-site / unstated
- First seen by hirly
- 3 Nov 2026
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the posting
Job Description:
Sei in procinto di conseguire la laurea magistrale in materie ingegneristiche e vuoi iniziare a metterti in gioco in un contesto lavorativo sfidante ed internazionale? Space4Thesis è l’opportunità che fa per te!
Con questo progetto, Telespazio offre l’opportunità di svolgere un tirocinio curriculare finalizzato alla tesi di laurea in azienda, pensato per chi vuole confrontarsi con sfide reali e contribuire a progetti innovativi.
E allora che aspetti? Iscriviti al BANDO e candidati alla posizione !
Il primo classificato riceverà un’indennità di 800 euro al mese .
Siamo alla ricerca di una figura da inserire all'interno del reparto Fucino Teleport Networking del Centro Spaziale del Fucino per uno stage curriculare di sei mesi.
Le attività saranno focalizzate principalmente sui seguenti argomenti:
- Modellazione del comportamento operativo e dinamico di sistemi RUPS (UPS Dinamici) ad asse verticale.
- Analisi di grandezze fisiche e dati di esercizio storicizzati dal sistema di monitor e control DCS Emerson Ovation.
- Sviluppo di algoritmi di identificazione delle anomalie e valutazione del degrado.
- Analisi multivariata, serie temporali e confronto tra comportamento atteso e misurato.
- Correlazione con eventi operativi e registrazioni manutentive del sistema Operation & Maintenance (O&M) in uso.
- Validazione dei risultati e produzione di documentazione tecnica e reportistica automatica
Tema tesi: Smart Maintenance: sviluppo di soluzioni IoT e analisi dati per la manutenzione predittiva di infrastrutture Power Generation Mission-Critical
Gli obiettivi sono:
Sviluppo e validazione, preferibilmente in ambiente MATLAB, di un algoritmo predittivo per l'analisi del comportamento dei sistemi UPS Dinamici RUPS (costruttore PILLER) ad asse verticale, con possibile estensione ai gruppi elettrogeni diesel DGE Caterpillar/CGT. L'obiettivo è riconoscere precocemente anomalie e condizioni di degrado, mediante modelli delle relazioni tra variabili di ingresso, condizioni operative e risposta delle macchine.
Il candidato lavorerà su dati operativi resi disponibili dal sistema di controllo distribuito Emerson Ovation (DCS), privilegiando l'utilizzo delle informazioni già acquisite e storicizzate. Ove disponibili, i risultati potranno essere correlati con eventi, guasti e ticket manutentivi del sistema aziendale di Operation & Maintenance (O&M).
Le principali attività comprenderanno:
- Studio del funzionamento dei RUPS PILLER ad asse verticale e individuazione delle grandezze significative; eventuale approfondimento sui DGE Caterpillar/CGT.
- Analisi, pulizia, sincronizzazione e normalizzazione delle serie temporali estratte dal DCS Emerson Ovation.
- Definizione di modelli matematici e funzionali del comportamento atteso nelle diverse condizioni di esercizio.
- Sviluppo, preferibilmente in MATLAB, di algoritmi di analisi multivariata e rilevamento di scostamenti e anomalie.
- Individuazione di indicatori di salute e potenziale degrado, anche prima del superamento delle soglie convenzionali.
- Correlazione, ove possibile, con eventi operativi, anomalie e ticket di manutenzione del sistema O&M.
- Validazione del prototipo sui dati disponibili, valutazione dei limiti predittivi e documentazione dei risultati.
Requisiti:
- Laurea magistrale in corso di conseguimento in Ingegneria Elettrica, Industriale (inclusi indirizzi Energetico, Meccanico ed Elettronico), dell'Automazione, Informatica o discipline ingegneristiche affini.
- Conoscenza della lingua inglese scritta e parlata (livello B1).
- Fondamenti di elettrotecnica, macchine elettriche e/o sistemi industriali.
- Conoscenze di base di analisi matematica, modelli matematici per l'ingegneria, statistica ed elaborazione dei dati.
- Conoscenze di base di programmazione e analisi dati, preferibilmente in ambiente MATLAB o Python.
- Fondamenti di automazione e teoria dei sistemi: modellazione delle relazioni tra ingressi, stati operativi e uscite di un sistema fisico.
- Capacità di interpretare grandezze operative, condizioni nominali, limiti funzionali e scostamenti dal comportamento atteso.
Costituiscono titolo preferenziale
- Familiarità con MATLAB/Simulink e strumenti di analisi dati e modellazione.
- Conoscenze di identificazione dei sistemi dinamici, algoritmi di controllo e diagnostica.
- Conoscenze di machine learning, analisi delle serie temporali e manutenzione predittiva.
- Familiarità con sistemi di controllo industriale (PLC, DCS), sensoristica e acquisizione dati.
- Conoscenze di protocolli e tecnologie IoT per il monitoraggio industriale.
- Nozioni di affidabilità, diagnostica e manutenzione di macchine e impianti industriali.
Completano il profilo capacità analitiche, curiosità tecnica, predisposizione al lavoro interdisciplinare e in team, autonomia nell'approfondimento, problem solving e interesse per l'integrazione tra sistemi fisici e tecnologie digitali.
Data di inizio prevista :
Marzo 2027 (6 mesi)
Sede:
Centro Spaziale del Fucino (Ortucchio, AQ)
- CHI SIAMO:
- 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. All’interno della Divisione Spazio di Leonardo, Telespazio joint venture tra Leonardo (67%) e Thales (33%) , è leader globale nel settore delle soluzioni e dei servizi satellitari. Con oltre 3.400 professionisti distribuiti tra le sue sedi in Europa e nel mondo, Telespazio gestisce una rete internazionale di Centri Spaziali e Teleporti, fornendo soluzioni innovative per Servizi di Geoinformazione, Sistemi e Operazioni Satellitari e Comunicazioni Satellitari.
Unisciti a noi mentre continuiamo a superare i confini del possibile nello Spazio.
Seniority:
New Graduate
Primary Location:
IT - Fucino
Contract Type:
Total Base Pay Range:
800€ al mese
Hybrid Working:
Hybrid
Listed on hirly, a job board. hirly is not the employer: Leonardocompany is hiring for this role.
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