Avio is the leading company in the manufacture and development of solid, liquid and cryogenic propulsion launchers and systems. Founded in 1912 with headquarters in Colleferro (RM), it boasts an international presence in Italy, France and French Guiana.The more than 1,300 professionals, 30% of whom are engaged in research and development, contribute to making Avio a true Italian excellence in the field of pitchers and defense programs.The experience and know-how acquired over 50 years of space activity allow us to compete with the top players in the sector: today we are the only Italian company in the small number of countries in the world capable of designing and building space launch vehicles.We are constantly looking for curious, ambitious, and motivated professionals with a keen interest in innovation.

All'interno dell'area Ingegneria di Affidabilità & Safety, nel team RAMS Nuovi Sviluppi, siamo alla ricerca di una risorsa da inserire in stage curricolare che sarà coinvolta nello sviluppo di modelli di affidabilità applicati a sistemi propulsivi spaziali.

In particolare, la risorsa supporterà il team nelle seguenti attività:

• analisi dei principali meccanismi e modalità di guasto dei componenti oggetto di studio;
• sviluppo e applicazione di modelli probabilistici per la valutazione dell'affidabilità dei componenti e dei sistemi;
• integrazione delle diverse modalità di guasto in modelli complessivi di previsione dell'affidabilità;
• analisi e interpretazione dei risultati ottenuti, contribuendo al miglioramento delle metodologie di valutazione;
• collaborazione con i referenti tecnici di AVIO e con il team di ricerca universitario coinvolto nel progetto, partecipando alle attività di monitoraggio e avanzamento lavori.

• Laurea magistrale in Ingegneria Aerospaziale in fase di conseguimento;
• conoscenza delle metodologie di analisi standard delle discipline RAMS;
• conoscenza dei fondamenti della teoria delle probabilità e statistica;
• conoscenza della fisica di guasto dei componenti meccanici, meccanica della frattura (low-cycle and high-cycle fatigue);
• conoscenza di strumenti di analisi quali Matlab/Octav o linguaggi di programmazione come Python/C++/FORTRAN.

The announcement is aimed at all people, without distinction of sex, in reference to Legislative Decree 198/2006. We reject all forms of discrimination, we believe in equal opportunities, diversity and inclusion.