Stage- Tesi- MBSE: Functional Analysis

Job Description: 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. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese. Se sei iscritta/o all’Università, frequenti l’ultimo anno Magistrale e devi svolgere una tesi in discipline STEM, Leonardo ti offre l’opportunità di rafforzare il tuo percorso accademico attraverso un’esperienza in azienda. Tutor esperte/i nel proprio settore ti seguiranno, consentendoti di approfondire la parte teorica e di sviluppare la tua tesi, preparandoti al meglio per le sfide professionali future. Le tematiche proposte per le tesi da svolgere in Leonardo abbracciano un vasto spettro di ambiti tecnologici, ricerca e innovazione: dall’Intelligenza Artificiale all’High-Performance Computing, dalla Cyber Sicurezza all’Ingegneria dei materiali, passando per i settori aerospaziali. Potrai esplorare le aree più all’avanguardia del tuo settore di studi, con creatività e spirito di innovazione. Stiamo ricercando per il sito di Torino Corso Francia n. 1 giovane studente o studentessa da inserire in stage con l’obiettivo di sviluppare la propria tesi di laurea sulla tematica di Model-Based Systems Engineering sull’argomento: Functional analysis of aerospace systems for an all-digital design process L'obiettivo della presente tesi sarà definire un approccio per eseguire l'analisi funzionale dei sistemi aerospaziali all'interno di una metodologia di sviluppo basata sul Model-Based Systems Engineering (MBSE). Tale analisi dovrà tenere conto dell'interconnessione con le altre attività affrontate durante le fasi preliminari (requisiti e architettura logica) ed essere altamente interoperabile con un processo di progettazione completamente digitale. In questo contesto, il candidato eseguirà un'analisi funzionale preliminare di uno o più sistemi aerospaziali e definirà come interconnetterli con le altre discipline e con i modelli creati durante lo sviluppo. Il lavoro sarà svolto in collaborazione con il dipartimento di Digital Engineering di Leonardo. Titolo di studio: Laurea triennale in discipline STEM, con interesse sul mondo dell’ingegneria. Seniority: Junior Competenze comportamentali: Proattività; Capacità di lavorare in team; Orientamento all’apprendimento; Flessibilità. Conoscenze tecniche: Conoscenze base di Systems Engineering Conoscenze su principi di funzionamento di sistemi aeronautici Conoscenze linguistiche: Conoscenza della lingua inglese, livello B1-B2. Competenze informatiche: Pacchetto Office; Principali linguaggi di programmazione: Matlab, Python Altro: Strumenti di modellazione e simulazione: Cameo Systems Modeler/IBM Rhapsody e Simulink Gradita la conoscenza di linguaggio UML/SysML Disponibilità a svolgere brevi trasferte sul territorio nazionale. Come funziona il processo di selezione? A seguito della raccolta delle candidature, vengono valutati e identificati i CV maggiormente in linea con i requisiti richiesti. Le/i candidate/i selezionate/i sostengono un colloquio conoscitivo con il team delle Risorse Umane e con il Business, dove saranno approfondite tematiche tecniche, motivazione e attitudini personali. Al termine del processo, alla/al candidata/o viene restituito un feedback, sia in caso di esito positivo che negativo. Aspettiamo la tua candidatura. Collaborando con noi avrai modo di confrontarti costantemente con le sfide dell’alta tecnologia, di accrescere le tue competenze e costruire un percorso professionale di eccellenza. Seniority: Junior Primary Location: IT - Torino - Francia Contract Type: Hybrid Working: Hybrid