TESI e TIROCINI

Proposte per laureandi triennali e magistrali, delle facoltà legate al mondo dell'informatica.

Sei alla ricerca di una tesi o di un tirocinio e, al tempo stesso, vuoi iniziare a conoscere meglio il mondo del lavoro?

Ti proponiamo i seguenti ambiti sperimentali (non per tesi compilative) dove potrai metterti alla prova lavorando su casi reali utilizzando le tecnologie più innovative, ed avere il supporto dei nostri esperti.
Questa lista di proposte è in costante aggiornamento, qualora non riuscissi a trovare un titolo d'interesse, o la proposta non rispecchiasse a pieno la tua aspettativa, nessun problema, e cercheremo di trovare la soluzione più adeguata a te.


CHAT & SPEECH ANALYTICS

NATURAL LANGUAGE PROCESSING, TONE ANALYSIS

Sede: Smart Working e/o Torino | Durata 6 mesi | Scade il 31/12/2022

Contesto: Nelle industry TELCO, Insurance & Banking, sempre maggior importanza riveste il customer care. Il servizio clienti telefonico è senza dubbio il punto di contatto dell’organizzazione con cui si interfaccia il cliente. Naturale quindi è pensare che l’immagine di un’organizzazione è legata al personale con cui si interagisce. Ogni giorno società di medio grandi dimensioni ricevono centinaia di chiamate andandone ad accumulare anche volumi dell’ordine di grandezza di milioni nell’arco dell’anno.

Obiettivi:
L’obiettivo del lavoro di tesi è il disegno e l’implementazione di una soluzione in grado di automatizzare l’analisi delle chiamate e delle chat in ingresso di un contact center. La soluzione dovrà utilizzare strumenti e algoritmi di Machine Learning.
I messaggi delle chat verranno suddivisi tra operatore e clienti, verranno identificate le entità ricorrenti e concetti all’interno della conversazione per facilmente far mergere i topic principali scambiati. Verranno anche analizzate le intenzioni del cliente lungo la chat o la chiamata, cercando di derivare importanti informazioni di training per un possibile assistente virtuale.
Scopo del lavoro di tesi è anche implementare dashboarding che permetta di visualizzare le analisi svolte.

Tecnologie: Python, SpyCy, Word Embeddings, Google BERT, Librerie Machine Learning Open Source, IBM Cloud, Google Cloud

Digital Worker per il Customer Care

DIGITAL WORKER, MACHINE LEARNING, ROBOTIC PROCESS AUTOMATION

Sede: Smart Working e/o Torino | Durata 6 mesi | Scade il 31/12/2022

Contesto: Il contesto attuale vede le organizzazioni sempre più impegnate nell’offrire un servizio di qualità ai propri clienti. Uno dei canali molto utilizzati e senza dubbio quello delle mail, dove le persone dell’ufficio del Customer Care si occupano di rispondere direttamente al cliente oppure di inoltrare la richiesta all’ufficio di competenza al fine di evaderla. Questa tesi si pone come obiettivo quello di realizzare un worker digitale che collabora con gli utenti umani nelle attività di supporto al cliente.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di realizzare  una soluzione in grado di:

  • leggere e classificare le mail e i relativi allegati attraverso algoritmi di machine learning
  • replicare/sostituire l’operatività dell’utente umano nella gestione delle email e dei feedback al cliente finale
  • interagire con gli utenti umani in un processo strutturato di Customer Care (Human in the loop). Si intende dare la capacità al robot di ricevere istruzioni da un operatore umano (informazioni integrative, correzioni, ...)

Oltre alla definizione degli algoritmi occorrerà implementare la parte di frontend per rendere visibile l’applicativo e dare evidenza dei modelli di ML utilizzati e di come possono nuovamente essere riaddestrati con nuove mail in ingresso.

Tecnologie: RPA, BPM, Automation Anywhere, IBM Cloud Pak for Automation, Kibana, Python

PROCESS MINING

ARTIFICIAL INTELLIGENCE, BUSINESS PROCESSES, DATA MINING & ANALYTICS

Sede: Smart Working e/o Torino, Bologna | Durata 6 mesi | Scade il 31/12/2022

Contesto: Oggi i principali processi aziendali sono implementati all'interno di applicativi digitali. Spesso però questi processi non sono efficienti e non vi è una visibilità chiara da parte degli utenti su come il processo venga effettivamente svolto e su quali siano i relativi punti critici. Gli strumenti di Process Mining elaborano i dati raccolti dalle applicazioni e, tramite l’ausilio di algoritmi intelligenti, permettono di estrapolare un prototipo di modello di processo che evidenzia i principali colli di bottiglia e spunti di automazione, da utilizzare per instaurare un ciclo virtuoso di miglioramento ed ottimizzazione dei processi stessi.

Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi è quello di:

  • estrapolare dai sistemi i modelli dei processi che sono eseguiti sui sistemi stessi, comprensivi di frequenza di svolgimento di ciascuna attività analizzata
  • analizzare le performance dei processi, misurando la durata media, minima e massima di ciascuna attività e di completamento del processo end-to-end, abilitando in questo modo l'identificazione dei colli di bottiglia e delle attività critiche
  • analizzare i costi associati ai processi tramite la definizione del modello di costo basato su durata delle attività e costo delle risorse che svolgono tali attività
  • eseguire what-if analysis, creare simulazioni per verificare come cambiano i costi andando a modificare il processo
  • identificare le attività candidate all'automazione.
Tecnologie: ARIS Process Mining, IBM Cloud, Blueworks Live, Automation Anywhere

QUANTUM COMPUTING

studio e prototipazione dei principali use case (o delle possibili applicazioni)

Sede: Smart Working e/o Milano,Torino | Durata 6 mesi | Scade il 30/06/2022

Contesto: Il quantum computing sta diventando una realtà sempre più concreta ed a portata di tutti, uscendo dai laboratoratori ed entrando nel mondo del business ci da l’opportunità di esplorare l’effettiva efficacia dei quantum computing ed i contesti dove la differenza con i computer classici diventa più evidente.

Obiettivi: L’obiettivo della tesi è quello di identificare, studiare e prototipare le principali applicazioni del quantum computing. A partire dai quattro ambiti di applicazione AI, Finance (Simulation), Optimization e Nature (Chemistry) si andranno ad identificare i best use case per ogni ambito e si andrà a misurare lo speed up in termini di tempi e prestazioni apportato dal quantum computing. Occorrerà delineare gli algoritmi che possano essere applicati al quantum computing, codificarli ed eseguirli su quantum computer reali sfruttando i server, i development environment e le risorse messe a disposizione da IBM. L’esecuzione su quantum computer ha l’obiettivo di comparare i risultati ed i tempi di esecuzione tra quantum computer e computer classici, valutare il corretto bilanciamento tra "profondità" dei circuiti di calcolo quantistici e gestione delle condizioni di errore, in relazione alle capacità di calcolo degli attuali quantum computer. Lo studio porterà di fatto ad una sintesi sullo stato dell'arte del quantum computer e le sue potenzialità.
Modalità operative: Contenuti e organizzazione saranno concordati con il docente. Blue Reply si offre di guidare e supportare il tesista nella attività quotidiane (al momento in modalità smartworking) e nell’accesso ed utilizzo del QC IBM.
Tecnologie: Python, IBM Quantum, Qiskit, TensorFlow, PyTorch, Keras.

Big Data - Data Ingestion

Progettazione componente di ingestion multi-platform

Sede: Smart Working e/o Torino | Durata 6 mesi | Scade il 30/06/2022

Contesto: Le tecnologie Big Data offrono soluzioni innovative in grado di generare conoscenza (insight) attraverso l’analisi di quantità sempre più crescente di dati e di varia natura, sia in tempo reale sia tramite l’analisi dello storico di avvenimenti. Per generare conoscenza in maniera efficace occorre avere sempre a disposizione dati puliti ed affidabili, questo è il compito principale della componente di Data Ingestion.

Obiettivi: Obiettivo della tesi è la progettazione di una componente di Data Ingestion generica utilizzando tecnologie Big Data implementabile sia su piattaforme On Premise che Cloud. Questa componente supporterà:
  • Ingestion di tipo Batch e Streaming;
  • sorgenti dati eterogenee come db relazionali, db noSQL, sensori IoT, file, eventi di log, etc...
  • elaborazione del dato tramite motore di regole.
Tecnologie: Cloudera, hadoop, kafka, hive, java, scala, python, json, linux, Presto, Sqoop, hdfs, NiFi

DIVIDE ET IMPERA con le ARCHITETTURE A MICROSERVIZI

Sede: Smart Working e/o Torino | Durata 6 mesi | Scade il 30/06/2022

Contesto: Negli ultimi anni le architetture a microservizi si sono ampiamente affermate, tanto da essere adottate da alcuni giganti del mondo tecnologico (Netflix, Amazon, Apple etc.). Il vantaggio principale di questo tipo di architetture è quello di razionalizzare la complessità dei sistemi, organizzandoli in servizi specializzati per ambito e disaccoppiati tra loro. Ciò si traduce in una maggiore resilienza e flessibilità dell’intero sistema rispetto alle classiche architetture monolitiche. In fase di progettazione occorre affrontare alcune sfide quali la definizione della numerosità e del dimensionamento dei servizi, nonché della loro orchestrazione.

Obiettivi: I due obiettivi principali del tuo lavoro saranno:

  • Esplorare le tecniche di progettazione delle architetture a microservizi (best practises, tecnologie open source più utilizzate);
  • Progettare e sviluppare un’applicazione basata su un’architettura a microservizi da utilizzare come proof-of-technology utilizzando Docker e Spring Boot.
Nel tuo percorso sarai supportato da un team giovane che ha esperienza nell’ambito dei microservizi applicati all’Insurtech.

Tecnologie: Java, Spring Boot, Docker, Tomcat, Wildfly, servizi RESTful.

SVILUPPO AGILE DI APPLICAZIONI

Le piattaforme LOW - CODE

Sede: Smart Working e/o Torino | Durata 6 mesi | Scade il 30/06/2022

Contesto: Il cosiddetto time-to-market, ovvero il tempo che intercorre tra l’ideazione di un nuovo prodotto o servizio, la sua realizzazione e distribuzione sul mercato è un fattore di importanza vitale per le imprese. E’ inoltre strategico e ormai imprescindibile essere in grado di pensare e realizzare in tempi rapidi i sistemi IT in grado di veicolare e supportare queste innovazioni. La sfida è ancor più ardua per le grosse compagnie, che spesso gestiscono processi di business complicati ed hanno sistemi IT molto complessi e che, soprattutto se non hanno assimilato metodologie di lavoro di tipo agile, rischiano di essere drammaticamente frenate nella loro spinta all’innovazione.

Obiettivi: Le piattaforme low-code si pongono come risposta a questo problema, poiché offrono una visione semplificata dei sistemi e rappresentano un fattore chiave per gestire in maniera dinamica, veloce ed efficace nuovi requisiti di business. Per questo motivo tali piattforme suscitano sempre maggior interesse e aprono nuove prospettive di innovazione in molti ambiti, in primis quello dei servizi finanziari (banche ed assicurazioni). Lo scopo di questa tesi è quello di analizzare lo stato dell’arte delle piattaforme low-code disponibili sul mercato e di sviluppare un progetto utilizzando la piattaforma PEGA (www.pega.com). Il candidato avrà l’opportunità di lavorare su alcuni casi reali provenienti dal mondo assicurativo e di acquisire esperienza con le piattaforme low-code, oltre che con i servizi RESTful, con il linguaggio di programmazione Java applicato in un contesto di tipo enterprise, con gli application server Tomcat e Wildfly.

Tecnologie: Java, Spring, PEGA, servizi RESTful, Tomcat, Wildfly.

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