Proposte di tesi e tirocinio
Informatiche

Ti piace sperimentare nuove tecnologie?
Anche a noi!

Costruisci il tuo futuro con noi:
tesi e tirocini su misura

Se sei uno studente o un laureando puoi svolgere il tuo percorso di tesi o il tuo tirocinio in azienda con noi. Scopri le nostre proposte più tecnologicamente innovative e se non c'è la sfida giusta per te, definiamola insieme.

Le nostre proposte

Scopri due aree tematiche, ognuna pensata per approfondire temi specifici.

Sede: Torino/Milano | Modalità: ibrida | Durata: 6 mesi

La Generative AI è molto più di una frontiera tecnologica: è un motore di trasformazione che ridefinisce processi, strumenti e soluzioni digitali. Scegliere una tesi in questo ambito significa contribuire all’innovazione delle imprese, lavorando con modelli capaci di generare idee, codice e contenuti che aprono nuove strade al futuro della tecnologia.

Sede: Torino/Milano | Modalità: ibrida | Durata: 6 mesi

Il Natural Language Processing (NLP) è il punto d’incontro tra linguistica e intelligenza artificiale: una tecnologia capace di analizzare, comprendere e generare linguaggio naturale, scritto o parlato. Attraverso l’NLP, enormi quantità di testo si trasformano in informazioni chiare e azionabili, aprendo nuove opportunità per l’innovazione digitale e la creazione di soluzioni intelligenti.

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Alcune proposte di tesi

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PRIVACY

Dichiaro di aver letto e ben compreso l'informativa Privacy e acconsento al trattamento dei miei dati personali per finalità di marketing da parte di Reply SpA, in particolare per l’invio di comunicazioni promozionali e commerciali o la segnalazione di eventi aziendali o webinar, con modalità di contatto automatizzate (es. SMS, MMS, fax, e-mail e applicazioni web) e tradizionali (es. telefonate con operatore e posta tradizionale).

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GenAI - Soluzioni e mitigazione dell'allucinazione nel chunking

La tesi affronta il problema del Chunking Hallucination nei modelli di Generative Al, proponendo tecniche avanzate per identificarlo e ridurlo. Mira a migliorare l'accuratezza e l'affidabilità delle soluzioni generative, confrontando diversi.

NLP - Potenziare i Dataset NLP con i Modelli LLM

Uso dei modelli LLM per arricchire dataset NLP, migliorando qualità e varietà dei dati. Verranno sviluppate pipeline in Python con tecnologie come Transformers e PyTorch, con test e validazione su casi reali.

GenAI - Applicazione nei servizi finanziari

Creazione di un framework integrato per favorire la trasformazione aziendale. Include una metodologia di valutazione per identificare e prioritizzare i casi d'uso più efficaci, ottimizzando processi e opportunità nel settore.

GenAI - Fine Tuning e entity extraction

Fine- Tuning dei Vision-Language Models (VLM) per migliorarne le performance in contesti aziendali. Analizza le differenze tra modelli standard e finetunati, sviluppando tecniche avanzate di ottimizzazione e valutazione.

NLP - Named Entity Recognition con modelli ibridi

Il progetto unisce Named Entity Recognition ed estrazione di topic, combinando regole, Machine Learning e modelli neurali basati su Transformers e Generative AI. Si sperimentano approcci per migliorare la precisione e l’analisi semantica dei testi.

AI - Progettazione di una Digital Workforce Scalabile

La tesi analizza l’uso della Robotic Process Automation per creare una Digital Workforce efficiente e scalabile, automatizzando processi aziendali con strumenti come UiPath, Microsoft e C#, per aumentare produttività, ridurre errori e favorire l’innovazione.

NLP - Topic Extraction e approcci comparativi

Esplora diversi metodi di estrazione dei topic, dai modelli rule-based e statistici (LDA, SVM) a quelli neurali basati su Transformers e Generative AI. Prevede sperimentazione, confronto e validazione con Python, TensorFlow e PyTorch su casi reali.

NLP - Relation extraction ed entity linking con LLM

La tesi mira a definire un approccio standard per Relation Extraction ed Entity Linking, integrando LLM, KG tecniche di DL. Con Python e Transformers, verranno sviluppate pipeline NLP applicate a casi reali per valutare efficacia e versatilità.

GenAI – Sviluppo e confronto di sistemi Multi-Agente

Progettazione di un framework Multi-Agente basato su tecniche di Gen AI, confrontando soluzioni enterprise e open source. Analizza performance e integrazione in contesti aziendali, sperimentando tecnologie e approcci per identificare soluzioni più efficaci.

NLP – Named entity recognition e computer vision

Modelli LLM per migliorare la named entity recognition su documenti semi-strutturati, integrando tecniche di computer vision per sfruttare informazioni spaziali e posizionali. Sperimentazione di diversi modelli con Python e framework.

Le nostre tesi di successo

Progetti concreti che hanno trasformato idee in soluzioni innovative

Research

AI Guardrail nel Ciclo di Vita delle Applicazioni Generative AI

Sviluppo di un Framework PDCA (Plan, Do, Check, Act) per il monitoraggio e il Fine-Tuning delle Soluzioni AI
Research

Soluzioni di Process Mining per il Procurement

Impiego di Celonis per analizzare e ottimizzare i processi di procurement, migliorando i principali KPI e favorendo l’adozione di pratiche aziendali sostenibili.
Research

AI TRiSM | LLM-as-a-judge e tecniche per la gestione del rischio in app

Framework di Generative AI per il procurement con estrazione dati, classificazione clausole e chatbot RAG integrato, scalabile e enterprise-ready.
Research

Generative AI per la Gestione Contratti

Framework di Generative AI per il procurement, che estrae testo e metadati da documenti non strutturati, classifica automaticamente le clausole contrattuali e integra i dati in un chatbot basato su RAG.

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Contattaci, possiamo proporti altri argomenti di tesi. Ti risponderemo prima possibile e ti aiuteremo a scegliere il caso d'uso e le tecnologie più innovative.

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