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Il tuo percorso d’eccellenza su Cloud e Artificial Intelligence
Master di secondo livello del Politecnico di Torino organizzato da Reply e rivolto a giovani talenti.
Artificial Intelligence & Cloud – Master’s Degree
Hands-on Innovation
Un programma unico, riconosciuto dal MIUR e sviluppato in collaborazione con il Politecnico di Torino per offrire ad una élite di studenti altamente qualificati un progetto di specializzazione sulle tematiche IT più innovative.
L’inizio del Master su Artificial Intelligence e Cloud, alla sua prima edizione ed aperto ad un massimo di 40 studenti, è previsto per gennaio 2021. Il percorso sarà in lingua inglese e della durata di un anno presso il Politecnico di Torino e gli uffici Reply.
A chi è rivolto e perchè partecipare al Master
Dedicato ai più brillanti laureati magistrali e laureandi (entro il 31 dicembre 2020) in Ingegneria Informatica, Informatica, Ingegneria dell’Automazione, Ingegneria delle Telecomunicazioni, Ingegneria Elettronica. Il programma si articola su 12 mesi.
Sei bravo?
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I 40 candidati selezionati riceveranno da Reply una proposta di assunzione a tempo indeterminato, valida a partire dall’avvio del Master stesso. Reply sosterrà integralmente i costi del Master, previa accettazione della proposta e impegno a rimanere per 2 anni dal termine del programma.
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La timeline dell’iniziativa
Base Courses
Nel primo trimestre si svolgeranno le lezioni principali, a cura del Politecnico di Torino, volte a fornire una base teorica comune. Gli argomenti trattati riguarderanno i concetti avanzati di basi di dati, la teoria ed i modelli relativi all’AI ed al ML, le infrastrutture a supporto delle architetture Cloud, la sicurezza, concetti avanzati di programmazione, architetture a micro-servizi ed altri ancora.
Specialisation
Nel secondo trimestre sarà possibile selezionare uno dei tre percorsi di specializzazione: Cloud, AI: Data o AI: Machine Learning. Ciascuno dei tre percorsi si articolerà attraverso lo studio dei concetti di base e l’osservazione di come tali concetti sono stati declinati dai “big vendor” sulle proprie piattaforme.
Project Work
Nel corso del terzo ed in parte del quarto trimestre i partecipanti lavoreranno su progetti concreti al fianco di professionisti affermati. L’obiettivo è quello di mettere in pratica su casi reali i concetti appresi nel corso della prima parte del Master.
Thesis
Nelle fasi finali del Master sarà redatto un documento di tesi che descrive il lavoro svolto durante il project work.
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Una approfondita conoscenza delle tecnologie che sono alla base delle maggiori trasformazioni in atto in tutti i settori merceologici.
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Il modo in cui tali tecnologie possano essere concretamente adottate per risolvere problemi reali.
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Una specializzazione in uno dei tre ambiti Cloud, Data o Machine Learning.
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Una approfondita consapevolezza di come queste tecnologie sono messe a disposizione dai maggiori fornitori di piattaforme e le differenze tra queste.
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La metodologia Reply: imparare in pratica dai nostri professionisti una modalità di lavoro distintiva, basata sull’eccellenza e la collaborazione.
Le specializzazioni tra cui scegliere
Il Master illustra come utilizzare in modo concreto le moderne tecnologie digitali, da una gestione efficace dei dati all’adozione di tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, il tutto attraverso i più recenti modelli di implementazione basati sul Cloud. Il Master si sviluppa in una delle tre aree di specializzazione che lo studente avrà facoltà di scegliere:
Cloud
All'interno della specializzazione Cloud verranno approfonditi alcuni dei principali componenti che caratterizzano soluzioni Iaas e PaaS. In particolare:
Le principali metodologie e tecnologie abilitati al percorso DevOps:
I princìpi DevOps
I principali processi (Continuous Integration, Continuous Delivery and Deployment, Rugged DevOps /DevSecOps, ChatOps, Kanban) e la loro relazione con l'IT service Management
Tecnologie Open Source per il Configuration Management: Puppet, Chef
Tecniche DevOps native cloud (AWS)
Le architetture a microservizi. La containerizzazione nell'erogazione di architetture Cloud ibride: Docker, Kubernetes, Openshift
Progettazione di una archittura a microservizi
Gestione di architetture a microservizi
CI / CD in architetture containerizzate
Architetture a microservizi Cloud Native: serverless (AWS)
Lo sviluppo Serverless
Principali Servizi PaaS
Un esempio di progetto Serverless: backend di architetture IoT
AI: Data
All'interno della specializzazione di Data Management verranno approfondite le tecnologie e le metodologie abilitanti all'adozione di un approccio data driven.
In particolare, dal punto di vista di Data Engineering, verranno affrontati i seguenti temi:
Le origini tecnologiche dei Big Data: Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Cloudera, ...
Le principali architettura dati: Lambda Architecture, Kappa Architecture, event-driven, CQRS, data mesh
Opzioni per la modellazione di dati relazionali: Data Vault 2.0, Snowflake schema, Star schema
Componenti per la gestione di contesti real-time: Kafka, Spark Streaming, Akka Streams, Flink
Opzioni per la storicizzazione di grossi volumi di dati: NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis, ...) e indicizzatori (Elasticsearch, Solr)
Piattaforme dati basate su cloud AWS
L'impatto della containerizzazione nel contesto dati: Docker, Kubernetes, Openshift
Dal punto di vista di Data Science verranno invece affrontati i seguenti temi:
Analisi descrittiva: Studio della distribuzione normale del dato tramite metriche quali media, varianza, deviazione standard, percentili. Applicazione di strumenti statistici quali test d’ipotesi e p-value per estrarre informazioni riguardo la distribuzione del dato
Algoritmi di classificazione (supervisionato), modelli: Regressione logistica, Random Forest, metriche di valutazione: accuracy, precision, recall
Algoritmi di clusterizzazione (non supervisionato): Kmeans, Clustering Gerarchico
Algortimi di raccomandazione: Content Based, Collaborative Filtering
Text mining e NLP: analisi di testo non strutturato, sia in fase di cleaning (lemming, stemming, tokenization) che in fase di modello (Sentiment analysis, Text Classification)
Tool per Data Science: focus su Jupyter e Anaconda per sviluppo di codice in python con supporto jupyter notebooks
Data visualization: pacchetti python per analisi esplorativa Seaborn, Matplotlib
AI: Machine Learning
Questa area di specializzazione si focalizza sull'impiego delle principali tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning quali ad esempio image e video intelligence, text analytics, language understanding, sistemi predittivi e reinforcement learning nonché approfondimento dei sistemi cognitivi di uno o più dei principali vendor (AWS, Google, Microsoft…) ed applicazione in molteplici contesti di utilizzo come Autonomous Things, Digital Assistants, Predictive Maintenance, Intelligent Process Automation e Smart Analytics.
La specializzazione è caratterizzata da una forte componente hands-on che vede il coinvolgimento dei partecipanti in progetti reali con l'impiego delle piattaforme e framework dei principali vendors.
L'implementazione di algoritmi e modelli allo stato dell'arte, l'applicazione di tecniche di Deep Learning e l'approfodimento degli strumenti di Automated Machine Learning sono accompagnati da una impostazione volta alla valorizzazione dei risultati conseguiti con la definizione di metriche di valutazione dell'efficacia delle soluzioni realizzate in ottica enterprise.
Chi mi guiderà durante l’apprendimento?
Comitato scientifico
Il comitato scientifico, composto da membri del Politecnico di Torino e da professionisti del gruppo Reply, si è occupato del disegno dell’offerta formativa e supervisiona l’iniziativa.
Docenti politecnico
Fanno parte del corpo insegnanti del Master professori e ricercatori del Politecnico di Torino, esperti delle tematiche trattate che ti guideranno nell’esperienza didattica.
Docenti Reply
I professionisti di Reply si alterneranno negli insegnamenti, nelle attività di supporto ai laboratori e come mentor nel corso dello sviluppo del project work e della redazione della tesi. Il Master prevede anche delle lectures da parte loro su alcune tematiche di frontiera quali il Quantum Computing e la Blockchain.
FAQs
Quanto costa il Master?
Se verrai selezionato e accetterai la nostra offerta di lavoro, Reply coprirà il costo della tua iscrizione al Master.
Dove si svolge il Master?
La formazione in aula si svolgerà presso il Politecnico di Torino. La formazione on-the-job avverrà principalmente presso le sedi Reply di Torino e Milano.
Quando inizia il Master?
L’inizio è previsto a gennaio 2021. La data esatta verrà comunicata ai selezionati una volta confermata la loro presenza.
Come invio la mia candidatura?
È necessario registrarsi sul portale Master del Politecnico di Torino. Dopo la registrazione è possibile selezionare il Master “Artificial Intelligence & Cloud: hands-on innovation” e riempire il form per inviare la propria candidatura.
Il programma si svolge di persona o online?
Il Master è progettato per essere in presenza. Tuttavia, in caso di nuove restrizioni dovute alla pandemia, il Politecnico di Torino e Reply si riservano di ridefinire le attività in remoto con didattica a distanza. L’intero svolgimento del Master sarà rispettoso di tutte le attuali ed eventuali successive direttive date dal Governo.
Quanti studenti partecipano al Master?
I posti disponibili sono 40.
Posso fare domanda se non mi sono ancora laureato?
Sì, a condizione che il conseguimento della laurea avvenga prima dell'inizio del Master nel gennaio 2021.
Quali qualifiche sono necessarie per partecipare al Master?
I prerequisiti di accesso al Master sono:
conoscenza minima della lingua inglese pari al livello B2
Laurea magistrale in:
LM-32 Ingegneria informatica
LM-18 Informatica
LM-25 Ingegneria dell'automazione
LM-27 Ingegneria delle telecomunicazioni
LM-29 Ingegneria elettronica
Sarà poi richiesto il superamento di un colloquio che avverrà (a meno di eccezioni accordate dal Comitato di Selezione) di persona.
Sul sito del Politecnico puoi trovare maggiori informazioni sul processo di selezione.
Come funziona l'offerta di lavoro di Reply?
Se superi il processo di selezione ti verrà offerto un contratto a tempo indeterminato da una delle società del gruppo Reply. L’assunzione partirà dalla data di inizio del Master. Se accetti l'offerta diventerai parte della nostra organizzazione e Reply coprirà il costo di iscrizione al Master.
Reply copre anche eventuali spese che dovrò sostenere?
Come dipendente Reply avrai diritto al rimborso delle spese di trasferta secondo quanto previsto dal Contratto nazionale del lavoro applicato. Non sono invece previsti costi di relocation (se vivi a Roma e ti sposti a Torino per frequentare il Master sarà tua cura provvedere alle spese connesse).
C'è un limite di età?
No, ma le persone che si sono laureate negli ultimi due anni riceveranno un punteggio più alto in fase di selezione.
In che lingua si svolge il programma?
L'intero programma è in inglese.
Il programma del Master è a tempo pieno?
Si, sarai impegnato full time per l’intera settimana lavorativa, così come previsto dal tuo contratto di assunzione.
Di quale materiale ho bisogno?
Quando sarai assunto, riceverai tutti gli strumenti necessari per svolgere il tuo lavoro, così come avviene per tutti i dipendenti Reply: un laptop, licenze software necessarie ed il “famoso” zainetto Reply.
Posso lasciare il programma del Master prima che sia finito?
Il Master rappresenta un grande investimento sia da parte tua che da parte Reply. L’inserimento in questo percorso richiede un’elevata motivazione e determinazione al raggiungimento dell’obiettivo finale. Qualora dovessi abbandonare il programma prima della sua conclusione e decidessi quindi di lasciare Reply dovrai rimborsare l'intero costo del programma.