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Quale scelta dopo l esame di maturità? Scegliere un corso di laurea dopo l esame di maturità non è certo un compito facile. Le alternative disponibili sono molte, ma soprattutto sono diversi i criteri in base ai quale puoi operare la tua scelta, soppesandone vantaggi e svantaggi. n che settore è meglio investire il tuo futuro? n un settore industriale classico, come quello meccanico o aerospaziale, o in quello dell informatica e delle telecomunicazioni? ppure nel mondo dei servizi, quali la consulenza o il settore finanziario e assicurativo? ppure ancora in ambiti interdisciplinari, che fondono, per esempio, il mondo dell ingegneria con quello della medicina? preferibile una scelta in grado di aprire le porte di una carriera all interno di una grande azienda, che ti offre più possibilità di operare in una dimensione internazionale, o è meglio un azienda medio-piccola, in cui è più facile assumere posizioni di responsabilità? ancora, perché non pensare a un azienda innovativa costruita sulla base di un idea condivisa con i tuoi colleghi, grazie al supporto di un pool di investitori? ppure, al contrario, perché non cercare di intraprendere una carriera nel mondo della ricerca avanzata? Si tratta certamente di scelte complesse per chi, a poco più di 18 anni, può non avere idee precise sul proprio futuro, e si domanda come raggiungere un buon compromesso tra le proprie aspirazioni e interessi, e la necessità di garantirsi un futuro economicamente stabile. ome se non bastasse, tutto è ulteriormente complicato dal crescente tasso di obsolescenza delle nuove tecnologie. n ogni ambito applicativo, nell industria, nei servizi, e ancor più nella ricerca, alcune delle conoscenze che sono ora di frontiera potrebbero rivelarsi superate nel volgere di pochi anni. l corso di laurea in Matematica per l ngegneria, e la successiva laurea magistrale in ngegneria Matematica possono essere una risposta valida a fronte di questa lunga e disorientante lista di alternative. nfatti, essi costituiscono un percorso innovativo, fortemente interdisciplinare e intersettoriale, che ti permette di acquisire una formazione solida e di valore duraturo, in grado di aprire molteplici prospettive di carriera. l percorso supera la divisione tra il settore delle scienze matematiche e quello delle scienze applicate e tecnologiche, prevedendo una formazione paritaria nei due ambiti. L ingegnere matematico è a tutti gli effetti un ingegnere, ma dotato di una formazione di base estremamente versatile, che prescinde da specifiche tecnologie. Mentre queste ultime possono invecchiare rapidamente, la capacità di costruire modelli matematici rimane un patrimonio personale sempre valido. noltre, esso apre uno spettro estremamente ricco di prospettive di carriera. el seguito di questo fascicolo potrai esaminare i profili di alcuni dei nostri laureati. Sebbene il corso di laurea sia relativamente recente, potrai notare una estrema varietà di posizioni professionali. ei tre anni del corso di laurea è previsto un percorso unico, che integra le conoscenze basilari di matematica con una formazione in ambito ingegneristico. ttenuta la laurea potrai iscriverti al corso di laurea magistrale senza esami aggiuntivi. Si iscrive alla laurea magistrale il 95% dei laureati. onsiderando l'ampio spettro di possibili applicazioni della matematica, nella stesura del piano di studi c'è una certa libertà nella scelta, sia delle metodologie matematiche da approfondire, che degli ambiti dell'ingegneria cui applicarle, in modo da ottimizzare il tuo personale percorso formativo sui tuoi specifici interessi.
el corso di laurea magistrale potrai privilegiare: Una formazione nell'ambito modellistico-numerico, caratterizzata una forte integrazione tra l'approccio matematico e quello fisico-ingegneristico. ale opzione offre opportunità di impiego in centri di ricerca e sviluppo, per esempio nel settore meccanico, aerospaziale, energetico, ma anche nel settore biomedicale. Una formazione più orientata alle scienze dell'informazione. n questo caso troverai sbocchi nei settori dell'informatica e delle telecomunicazioni, con enfasi su aspetti quali le reti, intese anche nel senso dei social network, l'uso di codici nella crittografia, e altro ancora. Una formazione probabilistica e statistica, integrata da conoscenze economiche e finanziarie. Questa opzione offre da un lato opportunità di carriera nella consulenza, specie in ambito finanziario e assicurativo; dall'altro, potrai anche operare in tutti i settori in cui le scienze statistiche giocano un ruolo fondamentale, come la gestione della qualità e l'analisi di dati, anche biologici e farmaceutici. L'obiettivo generale è quello di farti sviluppare una mentalità di problem solver nell'ingegneria, mediante strumenti matematici avanzati. Puoi quindi far parte di gruppi di modellizzazione e simulazione matematica intervenendo nella fase di progettazione di nuove tecnologie, nell'analisi del comportamento di sistemi ad alta complessità, nella elaborazione di nuove strategie di gestione. aturalmente è necessario che, oltre alle conoscenze teoriche che servono a dare un adeguato trattamento matematico alle scienze applicate, tu abbia il desiderio di dialogare con gli ingegneri, fisici, economisti, biologi, e con tutti coloro che sono coinvolti nel processo di innovazione tecnologica. Per questo il corso di ngegneria Matematica ti dà anche gli strumenti per comprendere e descrivere i problemi dell'ingegneria e della vita di tutti i giorni. n conclusione, se ti piace la matematica e vuoi usare le tue conoscenze teoriche in un campo applicativo in modo da partecipare attivamente all'innovazione tecnologica e organizzativa, questo è un corso che fa per te.
os'è un ngegnere Matematico? L'ingegnere matematico è una figura professionale che conosce le tecnologie dell ngegneria e sa utilizzare le metodologie della Matematica pplicata per descrivere e risolvere problematiche complesse, che richiedono un approfondita indagine di tipo modellistico-numerico e di tipo probabilistico-statistico. Pronto ad affrontare i problemi provenienti dai vari settori dell'ngegneria e riguardanti sia sistemi artificiali, costruiti o costruibili dall uomo, sia sistemi e fenomeni naturali, l'ingegnere matematico sa: Scegliere il modello matematico opportuno da utilizzare sulla base di un compromesso tra accuratezza desiderata e complessità tollerata. nalizzare dal punto di vista qualitativo e quantitativo l'output generato dal modello e la rispondenza con il fenomeno di interesse. Simulare numericamente fenomeni naturali, processi industriali e comportamenti di materiali e di strutture. ffettuare una analisi di dati statistici, sintetizzarli, adattarli ai modelli stocastici di interesse nelle applicazioni, utilizzarli a scopo previsionale in analisi affidabilistiche e decisionali. ffrontare, con la mentalità propria dell ingegnere, problematiche relative a sistemi complessi, nei quali è presente una forte interdisciplinarietà, utilizzando metodologie offerte dai vari settori della Matematica pplicata. Per queste caratteristiche gli ingegneri matematici ben si inseriscono in gruppi di progettazione per sviluppare modelli matematici e simulazioni, analizzare dati, fare analisi di rischio, risolvere problemi di ottimizzazione. Gli sbocchi occupazionali naturali sono quindi le società di produzione di beni industriali, le società di consulenza, le banche e le assicurazioni, le aziende informatiche, le società di ingegneria specializzate nella simulazione, i centri e i laboratori di ricerca.
biettivi del orso di Laurea l corso di laurea in ngegneria Matematica ha come obiettivo specifico la formazione di una figura professionale che unisca a solide conoscenze matematiche la capacità di interagire attivamente con gli ingegneri e con tutti gli altri attori del processo di innovazione tecnologica, allo scopo di dare un adeguato trattamento matematico ai problemi applicativi. La formazione di questa figura vede pertanto la confluenza di due ambiti formativi: quello matematico, che fornisce una solida preparazione matematica di base, e quello fisico/ingegneristico, che fornisce gli strumenti per la comprensione e la descrizione dei problemi dell'ngegneria. osì facendo, l'ingegnere matematico acquisisce sia una solida cultura matematica che una conoscenza delle discipline ingegneristiche di base. l percorso formativo è caratterizzato da una forte connotazione interdisciplinare, messa in evidenza dalla forte interconnessione tra le seguenti tre aree tematiche: La base scientifica, contenente i fondamenti scientifici e gli aspetti metodologico-operativi della matematica e delle scienze di base (fisica, chimica ed informatica). relativi insegnamenti sono collocati nella prima metà del percorso formativo (primo anno e primo semestre del secondo anno) e sono in comune agli altri corsi di laurea di ngegneria ndustriale del Politecnico di orino. metodi matematici ed informatici, sempre con un'attenzione particolare alle loro applicazioni ai problemi dell'ngegneria. Verranno introdotte le problematiche del calcolo scientifico e della formulazione di modelli matematici, del loro studio analitico, del determinismo e della stocasticità e del trattamento statistico dei dati e dei risultati. La base ingegneristica che rappresenta l'humus su cui seminare le conoscenze matematiche acquisite. l percorso formativo è volto ad assicurare che siano presenti tutti gli strumenti conoscitivi necessari per lo svolgimento della professione di ingegnere matematico, nella quale si integrano conoscenze e competenze di Modellazione matematica: finalizzate alla deduzione, a partire dal problema applicativo, del modello matematico adatto alla descrizione del fenomeno ed alla analisi delle soluzioni dal punto di vista qualitativo e quantitativo; Simulazione numerica: finalizzate alla descrizione dei più aggiornati metodi di approssimazione ed integrazione numerica e delle metodologie di rappresentazione della soluzione numerica; Probabilità e statistica: finalizzate alla trattazione dei problemi non deterministici ed alla gestione ed all'interpretazione dei dati sperimentali e provenienti da modelli probabilistici; ngegneria: finalizzate all'acquisizione dei campi di applicazione e dei problemi che caratterizzano i vari settori dell'ngegneria. Fanno parte degli obiettivi formativi un'adeguata conoscenza del metodo scientifico e la padronanza delle metodologie fisiche e informatiche, la capacità di costruire dimostrazioni rigorose sulla falsa riga di dimostrazioni note, la capacità di tradurre in termini matematici problemi formulati in linguaggio comune e trarne vantaggio per proporre adeguate soluzioni.
Statistiche occupazionali dei laureati ad un anno dalla laurea magistrale L esame della situazione occupazionale dei laureati in ngegneria Matematica presso il Politecnico di orino nel periodo ottobre 2004 marzo 2012 evidenzia come essi riescano ad inserirsi rapidamente ed efficacemente nel modo del lavoro, dove sono altamente apprezzati grazie all ampio bagaglio culturale e alle potenzialità operative di cui dispongono. n particolare hanno trovato tutti occupazione entro un anno dalla laurea ed il tempo medio di prima occupazione è di 3.5 mesi dalla laurea. 160 120 140 100 120 80 100 100 80 80 60 60 60 40 40 40 20 20 20 0 0 0 0 41 1 1 1 57 2 2 2 88 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 3 109 4 119 5 128 6 133 7 138 8 142 9 146 10 146 11 147 12 Situazione occupazionale dei laureati di secondo livello del periodo ottobre 2004 marzo 2012 La preparazione ad ampio spettro sui principali settori dell ngegneria (industriale, civile, elettronico e delle telecomunicazioni) rende l ingegnere matematico appetibile ad un ampia gamma di settori industriali e di ricerca. La mentalità di risolutore di problemi (problem solver), che lo contraddistingue rispetto ad un matematico tradizionale, gli permette infatti di seguire e affrontare problematiche anche non standard, che continuamente si pongono nello sviluppo tecnologico. laureati risultano particolarmente ambiti dalle società di consulenza e nel settore economico/gestionale per la loro versatilità e nel settore meccanico/aerospaziale e civile per la qualità delle metodologie acquisite che ben si applicano a quei settori.
Settori di primo impiego Biomedicina; 6 conomico/gestionale; 16 Matematico/Statistico; 29 onsulenza; 21 nformatico; 17 lettronico; 8 himico/nergetico; 5 elecomunicazioni; 3 Meccanico/erospaziale; 22 nsegnamento; 2 ivile; 18 irca la metà dei laureati trova un primo impiego in azienda, alcuni dopo un primo periodo di collaborazione presso l'università. Un terzo dei laureati continua la formazione con un dottorato in talia o all'estero. 100% 90% 80% 70% 60% Dottorato ssegni di ricerca zienda 50% 40% 30% 20% 10% 0% Primo impiego ttualmente
Primo impiego in azienda Matematico/Statistico 2 Biomedicina 1 nformatico 11 conomico/gestionale 8 himico/nergetico 1 onsulenza 21 Meccanico/erospaziale 15 nsegnamento 2 lettronico 3 ivile 10 elecomunicazioni 3 La versatilità dell'ingegnere matematico e la solida competenza si riflette anche nella diversità delle posizioni di dottorato di ricerca ottenute. l termine di questa esperienza formativa i laureati trovano anche lavoro all'esterno del mondo accademico. Primo impiego in ambito accademico Biomedicina; 5 conomico/gestionale; 8 Matematico/Statistico; 26 lettronico; 5 ivile; 8 nformatico; 6 himico/nergetico; 4 Meccanico/erospaziale; 7
sempi di aziende che hanno assunto ngegneri Matematici Statistico S S:perational esearch Systems nformatico lkè informatica antene D-dapco S Dofware nginsoft xemplar Google ova nalysis ptiflow G isolviamo eoresi conomico/gestionale llianz ssicurazioni Banca Mediolanum Banca d'talia erved urofidi Lavazza eale Mutua ssicurazioni San Paolo M onsulenza ccenture US dea eonvis onsulting ltran M M onsulting MQube Deloitte onsulting -ssentia KPMG dvisory McKinsey eply Value eam onsulting Prometeia Farmaceutica dref lettronico/elecomunicazioni ctua L DG Loquendo S.p.. Motorola S Pagine Gialle SMicroelectronics elecom Wiiom ivile/mbientale P Fugro Gaia Graziano Hydrodata egione Valle d osta Sii erospaziale erosensor eroraet irbus lenia vio MU SKF Meccanico ase ew Holland entro icerche Fiat (F) obraplast DM F Sava Fidia Fincantieri General Motors V Magneti Marelli S
sempi di arriere Professionali Flavio imolin ngegnere FD Z D-adapco Laurea nel dicembre 2005 ngegnere FD presso D-dapco dal marzo 2011: ngegnere di supporto dedicato per una serie di clienti italiani di D-adapco, relativamente al F software di Fluidodinamica omputazionale S-M+. Le diverse applicazioni industriali della FD affrontate quotidianamente spaziano dall'aerodinamica agli scambi termici e alle applicazioni marine, dall'interazione fluido-struttura alle analisi di aeroacustica, con una buona dose di automazione in Java. Parte del lavoro prevede visite ai clienti, training per utenti industriali e accademici, workshop, seminari online. M onsulente presso M s.r.l. Dal gennaio 2007 al febbraio 2011 su: Sviluppo di metodologie innovative per la simulazione numerica e l'ottimizzazione nel campo del e della FD. Parte del lavoro è stato svolto nell'ambito del dottorato di ricerca in nalisi umerica, e su progetti regionali e comunitari. sempi di applicazioni svolte sono: nalisi della ventilazione interna di un casco da motociclista, con sviluppo di un modello termofluidodinamico inclusivo di effetti di sudorazione nalisi termostrutturali di fanali posteriori di autovetture con trattamento completo degli scambi termici radiativi Sviluppo di una metodologia per l'ottimizzazione della compensazione del ritorno Dottorato in Matematica per le Scienze dell'ngegneria nel dicembre 2009 elastico in un componente stampato, nell'ambito del progetto comunitario SPM
Davide Fransos icerca e Sviluppo Z ptiflow srl Laureato nel dicembre 2004 Dottorato in Matematica per le Scienze dell'ngegneria nel dicembre 2007 ssegnista di ricerca presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di orino dal gennaio al dicembre 2008 Docente a contratto in corsi di alcolo umerico e nalisi Matematica Docente e tutor per il Master in Matematica ndustriale. ptiflow srl dal gennaio 2009 esponsabile del mercato italiano (50% w.t.) e icerca e sviluppo (50% w.t.). Potenziamento della visibilità delle attività dipartimentali nel territorio F M
Francesca acono esearch & echnology Quality oordinator irbus D Laureato nel novembre 2007 Dottorato in omputational ngineering Science, achen nstitute for dvanced Studies in omputational ngineering Science (S) nel settembre 2011 Gestione della qualità nel dipartimento icerca e ecnologie, irbus, olosa, Francia Define, deploy and maintain the esearch & echnology (&) quality plan. Deploy and promote compliance to & quality policies. nsure definition and implementation of the Quality Management System. ontinuous improvement: Define and deploy lean and robust processes. Programma di formazione PGSS per giovani manager, DS PGSS is a 24-month young-management development program, offering a fast track to start one's career in DS, the aerospace and defence company. t runs in parallel with a job assignment in one of DS divisions. t includes trainings, mentoring by a senior manager, networking events, a blue collar experience and a business case analysis developed in a team. ll activities are conducted together with international colleagues working in different countries, in different functions and in different DS divisions (irbus, urocopter, assidian, strium). S P Z L
lessandra lia nnovation Discipline Specialist entro icerche F Laurea nel dicembre 2005 D icercatore applicato nel Dip. Powerrain the entro icerche F dal marzo 2007 su: U Laboratories experimental procedures and data analysis supervision: software releases for experimental data analysis and automatic post-processing solution studies for layout and automated test procedures interaction and know-how exchange between laboratories and Design/pplication Department coaching/training/empowering team colleagues on experimental skills and data analysis techniques U M B L S
rene Griggi nalysis engineer General Motors ngineering enter Laureata nel dicembre 2009 D ccenture Sp dal marzo 2010 al dicembre 2010 onsulente presso ntesa SanPaolo, coordinamento di un attività di migrazione onsulente presso Banca M, mappatura di processi entro icerche Fiat dal gennaio al settembre 2011 Sperimentatore presso i laboratori U Pianificazione, coordinamento di prove di laboratorio; nalista e post-elaborazione con software dedicati dei dati sperimentali acquisiti durante le prove di laboratorio. General Motors ngineering enter dall'ottobre 2011 Simulazioni del sistema veicolo con strumenti sviluppati internamente: nalisi dei dati sperimentali necessari per la simulazione; Simulazione, analisi e valutazioni delle principali emissioni inquinanti. U M B L S
lberto Marnetto icerca & Sviluppo entro icerche F Laureato nel luglio 2008 D ontratto di apprendistato presso l'azienda MQube dal marzo al luglio 2009 Sviluppo di software per analisi di dati in tempo reale Stagista e poi ricercatore presso entro icerche Fiat (ente ngine Systems Laboratories) dal luglio 2009: ttività sperimentali ai banchi trascinati su teste cilindri dotate di sistema Multiair (pianificazione, esecuzione, analisi e post-elaborazione dei test, redazione dei rapporti, collaborazione con altri nti F e con aziende esterne). Sviluppo di tecniche e programmi per il miglioramento della qualità degli apparati di sperimentazione (indagini su precisione, metodi per il filtraggio del rumore ecc.) Definizione di algoritmi e metodologie per attività metrologiche su molle. U M B L S
Serena Mennillo Virtual nalysis ngineer Gruppo F Laureato nell'ottobre 2005 D sercitatore presso il Politecnico di orino onsulente analista e programmatore presso l'ltran dal gennaio al giugno 2006 Model and Device ngineer presso l'unità di icerca vanzata e Sviluppo della StMicroelectronics dal giugno 2006 al novembre 2008 Physical characterization and mathematical modeling of electronic devices -esearch in the field of statistical modeling of electronic devices in collaboration with talian universities and the &D teams of SM France. Virtual nalysis ngineer presso l'unità di icerca e Sviluppo del Gruppo F dal novembre 2008 Mathematical modeling of automotive components in the field of noise, vibration and harshness (Finite lement Method, Boundary lement Method) Development of new methodologies for open field acoustics U M B L S
Daniela Pellegrino Project Manager Z L Giovanni Paolo S.p.. Laureata nel dicembre 2004 L ltair engineering dal novembre 2004 al maggio 2005 Modellazione ad elementi finiti su codici commerciali (Hypermesh) e sviluppo di modelli matematici in codice Matlab, S e ++ per il calcolo della rigidezza del rilascio elasto-plastico di nuovi materiali utilizzati nelle lamiere in campo automotive. ccenture Sp dal maggio 2005 al marzo 2006 Business and system integration consulting L Giovanni Paolo Sp dal marzo 2006 Sviluppo, messa in servizio e coordinamento (sia tecnico che gestionale) di progetti di M sottostazioni elettriche; gestione di commessa; redazione di specifiche tecniche per gare di appalto; sviluppo SD per sistemi complessi con differenti livelli di comunicazione (intra bay, bay e livelli superiori, centri remoti) con il software Zenon della ditta PD per il monitoraggio, protezione, comando e controllo di reti elettriche con protocolli 61870-103, 61870-104, 61850. Sviluppo e coordinamento di logiche PL con il protocollo 61131 (filtri a lunga finestra, automazione di stazione). nalisi di protocolli di rete con i software wireshark e riangle Microworks. apacità di lettura di schemi elettrici. mplementazione di nuovi modelli matematici e utilizzo di modelli già esistenti per la modellazione di reti elettriche lta ensione con il software SD per l utilizzo dell apparecchiatura DS (eal ime Digital Simulator) e con il software PMP della cui società sono membro. Studio, analisi e implementazione di nuovi algoritmi per protezioni numeriche per le linee ad lta ensione in codice. Sviluppo di software per l analisi delle perturbazioni di rete in codice VB6 e.. Sviluppo e coordinamento per lo sviluppo di software in codice # per la configurazione di apparati effettuata con database SQLite e comunicazione con gli apparti effettuata sia in seriale che in ethernet. oordinamento per la gestione di database per la configurazione degli apparati.
inzia anavesio Project Manager Z S.p.. Laureata nel dicembre 2006 ntern e poi onsultente in ltran talia S.p.. dal maggio 2007 a settembre 2012: per 2 nergy rading and isk Management Software Selection; Studio di fattibilità di un sistema automatico per il calcolo del Pa(Profit at isk) edazione di documenti di progetto e Stima dei tempi, effort e costi. (DFD, SW nalysis, Diagrammi di Gantt, Diagramma delle ttività..) per SP (divisione Gas & Power)che gestisce il sistema di Fatturazione del Gas (rbor) per conto di BM talia. eferente dell area che si occupa della gestione dei processi di pre-billing e di metering (controllo dei calendari di fatturazione, processi di upload e download delle misure, processi di calcolo del consumo, processi di validazione ed invalidazione delle misure, gestione delle letture, definizione dell algoritmo di stima del consumo, revisione del processo di rettifica delle misure) ttività di nalisi e Progettazione per evolutive del sistema di fatturazione; stima dei tempi, effort e costi; analisi funzionale e tecnica; definizione e redazione dei piani di test, monitoring delle evolutive e gestione delle criticità. nalisi e sviluppo delle modifiche ai processi di fatturazione per la gestione del transitorio del sistema nel periodo di migrazione ad altro sistema di fatturazione. Gestione dei processi di Billing del Gas per utenze esidenziali e Mass Market nalisi, Progettazione e Sviluppo di funzionalità e processi custom per la piattaforma M. eferente dell area di pre-billing e metering; per per ni &P (divisione xtraction&production) nalista nell ambito del isk Management; Progettazione e realizzazione di un applicativo web per la definizione di osti e empi ischiati dei progetti di ompletamento dei Pozzi Petroliferi (pplicativo o- ccurate ompletion ost isk ool ) e di un database per la condivisione e gestione dei progetti stessi. per Forecast Studio di eural etworks in ambito energia. Project Manager e Process expertin da settembre 2012 Project Manger: Progetto di Sviluppo di una applicazione web utilizzata dall unità di isk ontrol per effettuare test di efficacia prospettici e retrospettivi per attività di Hedge ccounting Process xpert: nalisi dei processi della Direzione D (Direzione rading) di ni e dei sistemi a supporto nalista Funzionale: Definizione dei equisiti, nalisi delle Funzionalità e User est per funzionalità di una soluzione di supporto al isk Management perativo. G
icolò Masserano S Senior onsultant KPMG dvisory Sp Laureato nel luglio 2008 Stage nella business line peration di ccenture Sp da luglio 2006 a ottobre 2007 in un progetto riguardante il miglioramento della gestione della rete ftersales europea di un azienda utomotive. Senior onsultant at KPMG dvisory Sp, dal settembre 2010 mainly working on worldwide projects in M, LM and F regions for automotive customers. My role is currently related to Project Management and Process nalysis and mprovement on the following areas: omplex SP projects governance Supplier relationship management B2B integration Sourcing management ommercial savings planning Supplier financial risk management Supplier master data management Senior onsultant nella practice Business Performance Services di KPMG dvisory S.p.. da novembre 2007 con background in project management in ambito internazionale, analisi e design di processo. Principali esperienze in progetti di miglioramento delle performance operazionali per leading M utomotive in uropa, ord e Sud merica nelle seguenti aree e progetti: Sourcing Management Supplier elationship Management Quality ssue Management Pianificazione e configurazione prodotto oordinamento di progetti in ambito ndustrial Supplier financial risk management Governance in progetti complessi ivalsa fornitori S U L Z
lberto Mussa S ssociate McKinsey & ompany Laureato nel luglio 2006 Master in Business dministration, MD Business School, Losanna, Svizzera Project Manager presso Perardi & Gresino Managed the implementation of a new production process worth $2.25m Business nalyst e poi ssociate della McKinsey & ompany xecuted several projects in teams of 3-5 consultants interacting with clients' senior managers e-defined the strategic organization of a leading talian banking Group Supported a main talian Bank to lay out its international expansion plan and achieve its growth targets ( 100 Mln additional revenues) Defined the business plan and evaluated market opportunities in transaction banking for a uropean banking Group onceived an innovative credit monitoring system to reduce PLs and guided its implementation Developed an internal study on the management consulting industry competitive landscape Defined the growth strategy in the renewable energy and biofuel market for a major talian player, resulting in a portfolio of investments worth $1.3bn valuated an P investment opportunity in the renewable industry representing $1.5bn in assets Designed the new credit and operating model for a leading bank, which affected circa 100 branches and 1,000 employees onceived a strategic organization structure for a banking group, generating $300m of savings rganized a new purchasing division for a retailer to save $15m Supported an nglish private equity fund on its due diligence for an acquisition Developed an internal study on the competitive landscape in the wind energy market Management consultant with international experience in the banking, retail and energy industries. Demonstrated distinctive analytical and communication skills combined with team spirit and strong drive to deliver successful projects. xpertise in strategy and organization areas. S U L Z
Maddalena Lorusso S onsulente ltran talia Laureata nel luglio 2005 Sviluppatrice e ricercatrice presso SKF da marzo 2005 al novembre 2006 nalisi e realizzazione di applicativi basati su algoritmi wavelet per l identificazione di difettosità su cuscinetti volventi durante il loro utilizzo nalisi e sviluppo di applicativi volti ad automatizzare il controllo qualità prodotto alla fine della linea produttiva. Utilizzo di Labview per la realizzazione di applicativi necessari: all acquisizione diretta dei dati dalla linea, mediante schede DQ; al condizionamento del segnale; alla visualizzazione grafica in real-time; alla scrittura finale del segnale risultante su file.txt e.xls; onché l integrazione dei suddetti applicativi in ulteriori software onsulente presso ltran talia da dicembre 2006 Per F nalisi tecnica e sviluppo di reportistica da Data Base racle volta all analisi degli indicatori di performance del servizio assistenza clienti offerto dal committente. (per es. tempi di chiusura claims, durata dei casi aperti, quantità di casi chiusi nel tempo..) Per ntesa San Paolo nalisi tecnica e sviluppo di un applicativo che consente il caricamento la visualizzazione e la gestione dei flussi relativi alla movimentazione di titoli inviati dalla depositaria alla banca e che prevede la produzione di reportistica finalizzata ad un controllo mirato da parte degli utenti dei dati inseriti quotidianamente Per ntesa San Paolo Gestione del processo di inserimento di teleservizi: nalisi requisiti Validazione applicativo nserimento applicativo nell'ambiente teleservizi nalisi e gestione bug Pubblicazione in rete S U L Z
Giulio Gariano isk Manager Banca d'talia Laureato nel luglio 2009 Financial nalyst presso la Prometeia dal novembre 2009 al novembre 2011 isk Manager presso la Banca d'talia dal dicembre 2011 M esponsabili delle informazioni demografiche