Computer Vision Engineer middle - senior R&D
Dettagli
Descrizione
Mansione
Randstad Digital Talent Services, divisione specializzata nella ricerca e selezione di profili ICT di Randstad Italia, è alla ricerca di un Computer Vision Engineer con assunzione diretta da parte dell'azienda.
Il nostro cliente è una realtà industriale estremamente innovativa e in forte crescita a livello nazionale ed internazionale. Il prodotto lanciato sul mercato da pochi anni sta crescendo a livello di clienti e fatturato.
Siamo alla ricerca di un Mid Senior Computer Vision Engineer che si occupi dell'integrazione di sistemi di percezione intelligente su piattaforme mobili operanti in contesti reali e dinamici.
La figura contribuirà alla progettazione e implementazione di pipeline di percezione basate su computer vision, deep learning e 3D vision, con particolare focus su stima della posa 3D degli oggetti, scene understanding e ottimizzazione dell’inferenza su GPU ed edge devices embedded a bordo del robot.
Il ruolo prevede attività ad alto impatto sul comportamento percettivo del robot, contribuendo direttamente alle capacità di manipolazione autonoma, interazione con l’ambiente e comprensione della scena.
Si offre inserimento diretto, ral commisurata all'esperienza (fino a 45k), 1 giorno di smart working a settimana, orario flessibile in ingresso; inserimento in un contesto dinamico, all'avanguardia e in continua evoluzione
Responsabilità
Responsabilità
Progettazione di Pipeline di Percezione: Svilupperai sistemi multi-stage (detection, segmentation, 3D pose estimation) per garantire al robot una comprensione profonda dell'ambiente circostante.
3D Vision & Sensor Fusion: Elaborerai dati complessi provenienti da sensori RGB-D e Point Cloud per la navigazione e l'interazione in ambienti non strutturati.
Edge AI & Optimization: Ti occuperai del deployment e dell'ottimizzazione di modelli Deep Learning su hardware embedded (NVIDIA Jetson), lavorando su conversione ONNX, TensorRT e tecniche di quantizzazione (FP16/INT8).
Sviluppo Software Modulare: Scriverai codice Python robusto e scalabile, collaborando in un ambiente multidisciplinare (AI, Software, Hardware) per l'integrazione end-to-end del sistema percettivo.
Competenze
Background Accademico: Laurea in Computer Science, Robotica, Software Engineering o ambiti affini.
Expertise Tecnica: Almeno 2 anni di esperienza in Computer Vision o Robotica, con focus particolare sulla visione 3D.
Coding Skills: Padronanza di Python (OOP), programmazione asincrona e multithreading. Conoscenza approfondita di OpenCV.
Esperienza nello sviluppo o integrazione di modelli deep learning per object detection, segmentation e pose estimation, utilizzando PyTorch o TensorFlow
Esperienza nel deployment e nell’ottimizzazione di modelli su GPU ed edge device (es. ONNX Runtime, TensorRT, CUDA, NVIDIA Jetson)
Esperienza con conversione modelli, quantizzazione (FP16 / INT8) e ottimizzazione inference real-time
DatProcessing: Familiarità con pipeline RGB-D e librerie per il processamento di Point Cloud (es. PCL).
Connettività & IoT: Conoscenza di protocolli di streaming e comunicazione (WebRTC, MQTT).
Tool di Collaborazione: Padronanza dei workflow basati su Git.
Nice to have:
? esperienza con calibrazione camere e setup multi-camera / RGB-D (es. RealSense, ZED)
? esperienza con ROS o ROS2
? esperienza con Docker o infrastrutture MLOps
? esperienza con pipeline CI/CD per modelli ML
? familiarità con Vision-Language Models (VLM) o modelli emergenti per robotica
? esperienza con ambienti di simulazione per testing perception (es. Gazebo o
NVIDIA Isaac Sim)
Il presente annuncio è rivolto a persone di genere femminile (F), maschile (M) e non binario (NB) ai sensi della Legge n. 300/1970, del Decreto Legislativo n. 198/2006 e del Decreto Legislativo n. 96/2026 ed è aperta a qualsiasi persona nel rispetto della diversity e dell'inclusività. Ti preghiamo di leggere l'informativa sulla privacy Randstad (https://www.randstad.it/privacy/) ai sensi dell'art. 13 del Regolamento (UE) 2016/679 sulla protezione dei dati (GDPR).
Posizione
