19 annunci per il ruolo di software engineer - napoli, cam (recruiting in corso)

AI-Driven Empirical Modelling for HIL Simulation of ICE ECUs
Kineton Srl —Napoli, Campania
- Laurea magistrale
- Tirocinio formativo/stage
Candidatura rapida
SW Design Senior
BSERVICE-ENG —Napoli, Campania
- Informatica
- Inglese
- Microsoft Office
Candidatura rapida
ERP Software Developers
Syenmaint —Pomigliano d'Arco, Campania
- Java
- C++
- Python
Embedded Low Level Engineer (C, Autosar)
Capgemini —Napoli, Campania
- 27.746 € - 30.825 € all'anno
- Inglese
1 giorno
Ingegnere Elettrico Senior - Esperto di Trazione Elettrica e SSE
Incico Spa —Napoli, Campania
- AutoCAD
- Inglese
- Microsoft Office
Ingegnere strutturale
Italica Steel Frame —Casoria, Campania
- Da 1.800 € al mese
- Tempo pieno
- Ingegneria civile
- Parcheggio libero
Candidatura rapida
Embedded Low Level Engineer (C, Autosar)
Capgemini Sogeti —Napoli, Campania
- 27.746 € - 30.825 € all'anno
- Inglese
1 giorno
Perito Elettrico/elettronico
Sispro srl —Casoria, Campania
- Da 23.204 € all'anno
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Microsoft Office
Candidatura rapida
Analista Strutturale
BSERVICE-ENG —Napoli, Campania
- 26.000 € - 35.000 € all'anno
- Servizio clienti
- Inglese
- Produzione
Candidatura rapida
9 giorni
Ingegnere Civile Ambientale
I.A. Consulting S.r.l. —Napoli, Campania
- 1.000 € - 2.000 € al mese
- Tempo pieno
- CAD
- Orario flessibile
Candidatura rapida
4 giorni
AI-Driven Optimization of Test Cases for Automated Testing Environments
Kineton Srl —Napoli, Campania
- Informatica
- Laurea magistrale
- Laurea triennale
Candidatura rapida
Tecnico della prevenzione
1 Solution —Napoli, Campania
- 1.200 € - 1.700 € al mese
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Ingegneria
- Inglese
Candidatura rapida
2 giorni
PROGETTISTA MEP A NAPOLI
Milan Ingegneria —Napoli, Campania
- AutoCAD
- Inglese
- Microsoft Office
Ingegnere esperto in impianti fotovoltaici
DB ENERGY S.R.L. —Sant'Anastasia, Campania
- 23.614,05 € - 57.835,37 € all'anno
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Ingegneria
- Supporto allo sviluppo professionale
Candidatura rapida
1 giorno
geometra, architetto, ingegnere
IVITRUVIANI S.R.L.S. —Ottaviano, Campania
- 1.000 € - 1.500 € al mese
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Microsoft Office
Candidatura rapida
1 giorno
Progettista Hardware
Enginium srl —Bacoli, Campania
- 30.000 € - 40.000 € all'anno
- Ingegneria elettrica
- Lavoro da casa
Candidatura rapida
8 giorni
Diventa Specialist Energia Rinnovabile in One4Green
One4Green —Afragola, Campania
- Tempo pieno
- AutoCAD
- Vendite
- Servizio clienti
Candidatura rapida
Architetto o Ingegnere
ARCO Group —Marcianise, Campania
- Microsoft Office
Ingegnere edile / Ingegnere Edile-Architettura
AR Petroli —Poggiomarino, Campania
- 1.300 € - 1.800 € al mese
- Tempo pieno
- AutoCAD
Candidatura rapida
18 ore

Discover related jobs

Based on your search for software engineer jobs.

Cameriere/cameriera
Aurora scarlatti —Napoli, Campania
Gestione della cassa (se richiesto). Esperienza nel settore (preferibile ma non indispensabile). Accoglienza e assistenza ai clienti.
1.000 € - 1.400 € al mese
Candidatura rapida
Cameriere
Bar Ristorante e Pizzeria Maraucci —Napoli, Campania
*Lingue:* ottima conoscenza dell'italiano e di almeno una/due lingue straniere (preferenziale l'inglese). *Attitudine:* forte orientamento al cliente, capacità…
1.000,00 € - 1.983,32 € al mese
Candidatura rapida

Voglio ricevere gli ultimi avvisi Job Alert per il ruolo di software engineer nella seguente località: napoli, cam

Accedendo al tuo account, accetti i Termini di Servizio di SimplyHired e acconsenti alle nostre Norme sui Cookie e sulla Privacy.

AI-Driven Empirical Modelling for HIL Simulation of ICE ECUs

Kineton Srl -
Napoli, Campania

Candidatura rapida

Dettagli della posizione

Tirocinio formativo/stage

Qualifiche

Ingegneria elettronica
Ingegneria meccanica
Laurea magistrale

Descrizione completa della posizione

La crescente complessità del software nelle moderne centraline (ECU) dei motori a combustione interna (ICE) presenta sfide significative in termini di verifica e convalida. La simulazione Hardware-in-the-Loop (HIL) è un pilastro del processo di testing, ma la sua efficacia è spesso ostacolata dallo sviluppo di modelli di impianto, un processo tradizionalmente dispendioso in termini di tempo e che richiede una profonda competenza fisica quando si utilizza software come GT-Power. Questa tesi introduce una metodologia innovativa e pragmatica per la modellazione empirica basata sull’intelligenza artificiale, progettata per accelerare drasticamente la configurazione della simulazione HIL delle centraline dei motori a combustione interna. L’approccio sfrutta un Large Language Model (LLM) che funge da agente intelligente, in grado di interpretare la documentazione tecnica e i dati specifici della centralina. Elaborando il manuale del software e il file di descrizione A2L, l’agente accelera lo sviluppo del modello, estraendo la logica di controllo necessaria e le dipendenze dei parametri.

Sulla base di questa comprensione “software-aware”, la metodologia sintetizza modelli di impianto in Simulink, computazionalmente leggeri. Questi modelli non sono fisicamente rigorosi, ma sono comportamentalmente accurati dal punto di vista della centralina, utilizzando semplici equazioni e tabelle di ricerca per simulare output chiave quali la coppia del motore, la dinamica dell’aria e dei gas di scarico e la pressione del rail del carburante. L’obiettivo principale è “ingannare” la centralina, garantendo il funzionamento a circuito chiuso e riducendo al minimo i codici di errore diagnostici che altrimenti inibirebbero i test.

I modelli risultanti raggiungono l’equilibrio ottimale tra velocità di sviluppo e fedeltà funzionale. Il flusso di lavoro proposto garantisce la stabilità del ciclo HIL per cicli di test prolungati (oltre 12 ore) e accetta un errore di previsione della coppia fino al 10%, privilegiando la rapidità di utilizzo rispetto alla precisione assoluta. Questa ricerca dimostra una soluzione pratica ed efficiente che semplifica la pipeline di test HIL, consentendo una convalida più rapida e agile di sistemi di controllo automotive complessi.

Ambito principale di tirocinio: AI e modellazione per ambienti HIL

Requisiti candidato/corso di studio:
Laurea Magistrale in Ingegneria dell’automazione/meccatronica/meccanica/elettronica.
Il candidato ideale dovrebbe possedere buone basi di motori a combustione e controlli automatici.

Sede: Torino

________________

The escalating complexity of software in modern Internal Combustion Engine (ICE) Control Units (ECUs) presents significant challenges for verification and validation. Hardware-in-the-Loop (HIL) simulation is a cornerstone of the testing process, but its effectiveness is often bottlenecked by the development of plant models, which is traditionally a time-consuming process requiring deep physical expertise when using software like GT-Power.

This thesis introduces a novel, pragmatic methodology for AI-Driven Empirical Modelling, specifically designed to drastically accelerate the HIL simulation setup for ICE control units. The approach leverages a Large Language Model to act as an intelligent agent, capable of interpreting technical documentation and ECU-specific data. By processing the software manual and the A2L description file, the agent accelerates the model development, extracting the necessary control logic and parameter dependencies.

Based on this “software-aware” understanding, the methodology synthesises computationally lightweight plant models in Simulink. These models are not physically rigorous but are behaviorally accurate from the ECU’s perspective, employing simple equations and look-up tables to simulate key outputs such as engine torque, air and exhaust gas dynamics, and fuel rail pressure. The primary objective is to “deceive” the ECU, ensuring closed-loop operation while minimising diagnostic trouble codes that would otherwise inhibit testing.
The resulting models achieve the optimal balance between development speed and functional fidelity. The proposed workflow guarantees HIL loop stability for extended test cycles (over 12 hours) and accepts a torque prediction error of up to 10%, prioritising rapid usability over absolute precision. This research presents a practical and efficient solution that streamlines the HIL testing pipeline, enabling faster and more agile validation of complex automotive control systems.

Main topic: AI and modelling for HIL environment

Requirements/course of study:
Master’s degree in Automation/Mechatronics/Mechanical/Electronic Engineering.
The ideal candidate should have a good foundation in combustion engines and automatic controls.

Location: Turin

Candidatura rapida

Perfeziona la tua ricerca

software engineer offerte - napoli, cam

AI-Driven Empirical Modelling for HIL Simulation of ICE ECUs

SW Design Senior

ERP Software Developers

Embedded Low Level Engineer (C, Autosar)

Ingegnere Elettrico Senior - Esperto di Trazione Elettrica e SSE

Ingegnere strutturale

Embedded Low Level Engineer (C, Autosar)

Perito Elettrico/elettronico

Analista Strutturale

Ingegnere Civile Ambientale

AI-Driven Optimization of Test Cases for Automated Testing Environments

Tecnico della prevenzione

PROGETTISTA MEP A NAPOLI

Ingegnere esperto in impianti fotovoltaici

geometra, architetto, ingegnere

Progettista Hardware

Diventa Specialist Energia Rinnovabile in One4Green

Architetto o Ingegnere

Ingegnere edile / Ingegnere Edile-Architettura

Discover related jobs

Voglio ricevere gli ultimi avvisi Job Alert per il ruolo di software engineer nella seguente località: napoli, cam

Related Searches

Strumenti per chi cerca lavoro

Strumenti Aziende

Visualizza

Resta in contatto