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Tesi e Tirocini
Scopri le nostre proposte di tesi e tirocini per laureandi triennali e magistrali di facoltà legate al mondo dell'informatica.
Cerchi un progetto di tesi per completare il tuo percorso universitario o vuoi approcciare il mondo del lavoro?
Ti proponiamo una vasta gamma di progetti di tesi innovativi e sperimentali dove avrai modo di metterti alla prova confrontandoti con casi reali ed utilizzando le tecnologie più innovative affiancato dai nostri esperti. Consulta la seguente lista e lasciati incuriosire dalle nostre iniziative. Se non dovessi trovare ciò che cerchi, non esitare a contattarci e proveremo a costruire insieme il tuo percorso.
Artificial Intelligence, Document Intelligence, Business Process Automation
Contesto: Sviluppo di una soluzione basata su Intelligenza Artificiale per automatizzare il processo di estrazione dei dati contenuti nelle schede tecniche, tipicamente ricevute come allegati PDF via email. L’obiettivo è facilitare l’inserimento strutturato e corretto di tali dati all’interno di SAP, migliorando l’efficienza dei processi e integrandosi con la piattaforma di sourcing esistente.
Obiettivi: Lo scopo del tirocinio è collaborare con il team interno per progettare e sviluppare un sistema in grado di:
· Rilevare automaticamente l’arrivo di una nuova scheda tecnica in formato PDF allegata ad una email;
· Utilizzare tecnologie di Document Intelligence per analizzare la struttura del documento e processare il PDF ;
· Applicare modelli basati su OpenAI per identificare ed estrarre i campi di interesse;
· Rimappare i dati estratti secondo tabelle di codifica predefinite.
Tecnologie: Azure LogicApps/Power Automate, Azure OpenAI, Azure Document Intelligence, Python, Azure Functions
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Business Intelligence, Generative AI, Software Development
Contesto: Sviluppo di una soluzione software che automatizza il processo di migrazione delle dashboard da strumenti come QlikView e Qlik Sense a Microsoft Power BI. Il progetto nasce dall’esigenza di ridurre i tempi e i costi legati alla transizione tra piattaforme di Business Intelligence, offrendo uno strumento scalabile, configurabile e integrato con gli standard Microsoft.
Obiettivi: Lo scopo del tirocinio è collaborare con il team di sviluppo per progettare e implementare un prodotto in grado di analizzare modelli Qlik, estrarre metadati (ETL, misure, visualizzazioni) e convertirli automaticamente in script e strutture compatibili con Power BI. Il candidato sarà coinvolto nell'analisi della conversione semantica/logica fra Qlik e Powerbi, sviluppo di moduli di GenAI (sia per la traduzione che per la generazione automatica di documentazione tecnica/funzionale), sviluppo software e tutte le fasi di testing del prodotto.
Tecnologie: Power BI, Azure OpenAI, Python, Azure Cognitive Services, M language, DAX
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Automazione, riconoscimento vocale, artificial intelligence
Contesto: Questo progetto di tesi si propone di sviluppare e implementare un VoiceBot avanzato per migliorare il supporto ai clienti, automatizzando l'interazione e favorendo un'esperienza utente naturale e intuitiva. Grazie all'uso di tecnologie AI di ultima generazione, il VoiceBot potrà comprendere e rispondere alle esigenze degli utenti, ottimizzando i processi e incrementando l'efficienza operativa.
Obiettivi: La finalità della tesi è progettare un sistema VoiceBot in grado di automatizzare le interazioni con i clienti, sfruttando le potenzialità dell'intelligenza artificiale per offrire risposte personalizzate e intuitive. La progettazione si concentrerà su tecnologie vocali avanzate per garantire un'interazione fluida e naturale. Una volta sviluppato, il sistema sarà sottoposto a test e analisi per monitorare l'efficacia e valutare possibili miglioramenti futuri.
Tecnologie: Azure Cognitive Services, Azure Data Lake, Databricks, Azure OpenAI, Microsoft Power BI
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Generative ai, iot, cloud platform, big data
Contesto: L'industria manifatturiera si sta evolvendo rapidamente, richiedendo una maggiore efficienza, precisione e flessibilità per soddisfare le esigenze di un mercato in continua evoluzione. Inoltre, deve far fronte a problematiche relative al training degli operatori tecnici più giovani, al retirement dei senior che custodiscono la storia e il know-how aziendale, e alla non facile accessibilità a dei dati che sono aziendali ma che non sono facilmente ufruibili e consultabili da tutti i dipendenti. L'implementazione di soluzioni basate sull'IA, sull'IoT e su infrastrutture cloud rappresenta un'opportunità unica per ottimizzare i processi produttivi, migliorare la qualità e accelerare l'innovazione.
Obiettivi: La proposta di testi/tirocinio è incentrata sull'analisi e introduzione di un assistente virtuale che mira a rivoluzionare il panorama della produzione attraverso l'integrazione di tecnologie innovative. L'obiettivo principale è quello di fornire un unico strumento dove gli operatori possano facilmente raggiungere delle informazioni per facilitare e velocizzare le loro attività di manutenzione e assistenza tecnica. Il tirocinio offrirà l'opportunità di apprendere e sviluppare competenze cruciali nell'ambito dell'IA, dell'IoT e delle piattaforme Microsoft cloud applicate alla produzione. Ciò includerà sia aspetti tecnici che una comprensione pratica delle sfide e delle opportunità nell'implementazione di soluzioni innovative in contesti industriali complessi.
Tecnologie: MS Azure, OpenAI, C#
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Software developer
Contesto: Implementazione di sistemi ERP focalizzata principalmente su Microsoft Dynamics Finance & Operations e Microsoft Dynamics Business Central.
Obiettivi: Lo scopo del tirocinio è di collaborare con il team di sviluppo per progettare e implementare soluzioni ERP, scrivere codice di alta qualità e testare le applicazioni software sviluppate; discutere con il team di sviluppo per trovare soluzioni innovative ed efficienti a problemi tecnici; supportare il team nelle attività di sviluppo software.
Tecnologie: C#, Java, .NET
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Automazione, Artificial Intelligence, Sviluppo di Applicazioni
Contesto: Il progetto di tesi esplora le due principali modalità di sviluppo di applicazioni RAG (Retrieval Augmented Generation) su Microsoft Azure: un approccio low-code, che utilizza strumenti come Azure Copilot e AI Studio, e un approccio custom, che si basa su soluzioni avanzate come Azure Functions e Azure Kubernetes Service (AKS).
Obiettivi: L’obiettivo principale della tesi è confrontare l’approccio low-code con quello custom per lo sviluppo di applicazioni Generative AI su Microsoft Azure. Si analizzerà come l'approccio low-code consenta di sviluppare applicazioni in modo più rapido e con minori competenze tecniche, grazie a strumenti come Azure Copilot e AI Studio, mentre l'approccio custom, pur richiedendo competenze avanzate, offre maggiore flessibilità e controllo tramite Azure Functions e AKS. Saranno valutati aspetti quali la velocità di sviluppo, la scalabilità, la manutenibilità e la personalizzazione delle applicazioni, con l’obiettivo di offrire una guida pratica su quale approccio scegliere in base agli obiettivi specifici di ciascun progetto.
Tecnologie: Python, Azure Copilot, Azure AI Studio, AKS, Azure Functions, Azure OpenAI, Azure Monitor
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NLP, Data Science, Big Data Platform, Artificial Intelligence
Contesto: Nell'ultimo anno, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ha beneficiato di sviluppi significativi nei modelli di linguaggio transformer, come GPT-4 di OpenAI, Claude di Anthropic e Gemini di Google. Questi modelli avanzati sfruttano tecniche di intelligenza artificiale multimodale per comprendere e rispondere in modo più accurato a input complessi, utilizzando non solo il testo ma anche immagini e audio. Tuttavia, i modelli di linguaggio su larga scala presentano ancora limitazioni nei contesti aziendali specifici, poiché sono generalmente addestrati su grandi dataset pubblici. La sfida attuale è adattare questi modelli generici a domini specifici per garantire maggiore pertinenza e ridurre errori e bias contestuali.
Obiettivi: L’obiettivo del lavoro di tesi sarà quello di studiare lo stato dell’arte dei modelli “transformers” attualmente sviluppati ed effettuare ricerche e semi elaborati su uno specifico dominio da concordare. I risultati ottenuti abiliteranno l’analisi di KPI implementabili e monitorabili tramite report / dashboard rendendo lo studio completo.
Tecnologie: Python, Azure, SQL, PowerBI
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Cloud, API e Microservizi per il mercato dei Financial Services
Contesto: Oggi la digitalizzazione dei processi bancari è diventata centrale sia per la banca che per il cliente stesso. Nel nuovo scenario della gestione integrata dei canali di vendita dove aziende e clienti sono fortemente interconnessi, l’obiettivo è offrire alle banche/assicurazioni il giusto supporto per sviluppare un percorso di Customer Journey a sostegno di una interazione con il cliente più efficace.
Obiettivi: Lo scopo del lavoro di tesi e/o tirocinio è quello di acquisire le principali competenze relative al design ed alla realizzazione di soluzioni digitali per la gestione multicanale dei processi operativi inseriti all'interno di importanti progetti enterprise in ambito bancario e assicurativo. Le principali e più sfidanti caratteristiche delle nostre soluzioni sono lo sviluppo delle API tipiche del mercato bancario, architetture a microservizi Java e applicazioni modulari basate su Angular, correlati dall’utilizzo di processi di DevOps e test automation.
Tecnologie: Java EE; Angular; HTML e CSS; Mongo/Oracle DB; SQL; C#; Spring
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Automazione processi, open ai e machine learnig per il mercato dei financial services
Contesto: L'attuale evoluzione tecnologica nel mondo dell'intelligenza artificiale sta rivoluzionando ogni aspetto del mondo industriale, inclusi il settore bancario e assicurativo. Le tecnologie di machine learning di nuova generazione e di analisi dati avanzata sono state introdotte per ottimizzare i processi e ridurre i costi, semplificando e migliorando la qualità del lavoro quotidiano. In particolare, la Generative AI è una tecnologia di intelligenza artificiale che sta avendo un forte impatto nel settore bancario e assicurativo, consentendo alle aziende di creare contenuti personalizzati e innovativi e di fornire servizi più coinvolgenti ed efficaci ai clienti. L'implementazione di Generative AI può influenzare molti dei processi aziendali, migliorando la produttività e offrendo un vantaggio competitivo sul mercato.
Obiettivi: Il progetto di tesi e/o tirocinio ha l'obiettivo di fornire al candidato le competenze necessarie per la progettazione e lo sviluppo di soluzioni basate su tecnologie di Machine Learning, in particolare nell'ambito dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale e della Generative AI. L'obiettivo specifico sarà quello di creare una soluzione in grado di comprendere il significato dei testi per aiutare gli operatori umani a fornire risposte e soluzioni efficaci ai clienti. L'esperienza di tirocinio e/o tesi presso la nostra azienda offre l'opportunità di lavorare in un ambiente innovativo e dinamico, imparando dalle competenze dei nostri esperti e partecipando attivamente alla realizzazione di importanti progetti enterprise. Inoltre, il candidato avrà la possibilità di approfondire le proprie conoscenze in ambito di Machine Learning e di Elaborazione del Linguaggio Naturale, due delle tecnologie più innovative e promettenti del momento. In particolare, sarà possibile approfondire il tema della Generative AI, che è stato applicato con successo in diversi progetti, come ad esempio per aiutare gli utenti a trovare informazioni specifiche in grandi insiemi di documenti interni di un'importante azienda assicurativa globale tramite l'utilizzo di un virtual agent, o per supportare la valutazione del profilo di rischio di un soggetto fornendo un sommario esplicativo della valutazione finale per uno dei maggiori gruppi bancari europei.
Tecnologie:Artificial Intelligence; Machine Learning; Deep Learning; Python; SQL; C#;
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LCNC nei Financial Services
Contesto: Nell’era della trasformazione digitale e della business agility, le tecniche Low Code e No Code (LCNC) nascono per ridurre o eliminare la necessità di scrivere codice per lo sviluppo e il deployment di applicazioni aziendali. Rispetto ai metodi tradizionali, le tecnologie LCNC hanno infatti l’obiettivo di ridurre il tempo necessario per scrivere codice, accelerando così il processo di sviluppo e deployment. Inoltre sono progettate per essere facili da usare anche per gli utenti non tecnici e, grazie all'automazione dei processi e alla semplificazione del ciclo di vita, aumentano la sicurezza delle applicazioni e riducono la complessità del codice. Ciò porta ad una riduzione dei costi legati allo sviluppo ed alla manutenzione, ad una maggiore qualità del codice e ad una maggiore agilità aziendale, che ha la possibilità di adattarsi velocemente ai cambiamenti di mercato e di mantenere un vantaggio competitivo. Le tecnologie LCNC in questo modo permettono agli sviluppatori di essere più produttivi e di dare agli utenti di business un ruolo all’interno del lifecycle dell’applicazione stessa, colmando la distanza tra IT e Business.
Obiettivi: Il progetto di tesi e/o tirocinio ha l'obiettivo di fornire le competenze necessarie per comprendere e utilizzare le piattaforme (LCNC) per lo sviluppo di applicazioni aziendali. In particolare il candidato avrà la possibilità di lavorare su una piattaforma LCNC per sviluppare un'applicazione aziendale completa, dall'ideazione alla pubblicazione utilizzando i principali servizi della suite Microsoft Power Platform (PowerApps, Power Automate, Power Pages, Power Virtual Agent). L’obiettivo specifico sarà quindi quello di imparare ad utilizzare LCNC in ambito entreprise, integrare dati di diversi sistemi aziendali ed implementare funzionalità avanzate oltre ad approfondire le proprie conoscenze in ambito di sviluppo di applicazioni aziendali lavorando a stretto contatto con persone esperte nelle principali fasi di esplorazione, comprensione, design e test. Lo scenario di applicazione è il mondo dei Financial Serivces, dove sono già state implementate con successo ad esempio soluzioni di automazione di processi autorizzativi per la redazione e divulgazione della documentazione normativa Aziendale, soluzioni a supporto della validazione delle strategie di investimento della compagnia tramite l'utilizzo di un workflow approvativo automatico, oppure applicazioni che agevolano lo scambio di feedback tra colleghi a seguito di una riunione/meeting.
Tecnologie: Power Platform, Microsoft 365
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Dynamics 365, power platform, power apps, power pages, azure, ml/ai
Contesto: Sviluppo di una piattaforma integrata basata su Power Platform, Power Apps e Power Pages, finalizzata alla creazione di un portale online accessibile ai dealer/venditori (o genericamente utenti). Tale portale permetterà agli utenti di spendere i propri punti accumulati in base alle performance, scegliendo tra una gamma di premi disponibili. L'integrazione con servizi Azure consentirà inoltre la connessione con eventuali partner commerciali, garantendo una gestione fluida e sicura delle informazioni.
Obiettivi: Progettazione e implementazione di una piattaforma intuitiva e accessibile, che centralizzi la gestione delle performance dei venditori, offrendo strumenti di configurazione personalizzati per i meccanismi di rewarding e l’assegnazione dei premi. La soluzione prevede l'integrazione con una piattaforma backend, da realizzare, dedicata su Power Apps Model Driven per supportare processi personalizzati. Con l’integrazione di servizi di AI ci si pone l’obiettivo di personalizzare e suggerire item.
Tecnologie: Microsoft Dynamics 365, Power Platform, Power Apps, Power Pages, Azure, ML/AI
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Generative ai, big data, data visualization
Contesto: Il progetto di tesi mira ad analizzare il potenziale delle Intelligenze Artificiali di tipo OpenAI e dei large language model per le applicazioni aziendali. I modelli di text generation si basano sulle informazioni fornite per l'addestramento del modello stesso. In uno scenario aziendale è richiesto l'impiego in uno scenario molto più ampio tramite l'integrazione con i dati propri dell'azienda. In questo contesto, è fondamentale capire la capacità di un LLM di cogliere l'intento dell'utente e di utilizzare la knowledge base esistente.
Obiettivi: L'obiettivo principale del progetto di tesi è quello di identificare le opportunità e le sfide nell'implementazione di questi modelli di AI nel contesto aziendale. Ciò comprende l'analisi dei casi d'uso propri dell'azienda, nonché l'identificazione dei requisiti di elaborazione dati e di infrastruttura necessari per l'utilizzo di tali tecnologie. Inoltre, verranno esaminati i vantaggi e gli svantaggi dell'adozione di queste tecnologie in azienda, tra cui l'impatto sui processi di lavoro e sulla gestione dei dati. Infine, il progetto di concluderà con visualizzazione dell'output e dei dati in una piattaforma front-end, una valutazione dell'efficacia e della fattibilità delle applicazioni di AI in ambito aziendale, nonché con una discussione sulle possibili direzioni future per lo sviluppo e l'utilizzo di tali tecnologie.
Tecnologie: Python, Azure, Power BI
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