Laurea di I livello.

Si richiede all’ingegnere matematico di primo livello dimestichezza nell’uso di programmi di larga diffusione per la manipolazione di oggetti e strutture matematiche (ad esempio: Matlab per l’algebra lineare numerica e lo sviluppo di algoritmi; Mathematica o Maple per il calcolo simbolico; il pacchetto R per l’analisi ed il trattamento statistico dei dati), la conoscenza delle moderne tecniche di programmazione scientifica (ad esempio, la programmazione ad oggetti), la dimestichezza con alcuni dei codici di calcolo a larga diffusione industriale, una conoscenza matematica adeguata per comprendere i modelli differenziali o discreti o, in dipendenza dell’orientamento professionale scelto, la capacità di esplorare e utilizzare le informazioni ottenute dai dati sperimentali sia in termini inferenziali, per la stima, la verifica e per l'adattamento dei modelli matematici, sia per la costruzione euristica di questi modelli. Dovrà perciò saper utilizzare anche tecniche di simulazione per lo studio del modello nonché per raggiungere una sua calibrazione ottimale.

Lo sbocco professionale prevedibile sarà presso i centri R&S di grandi aziende, banche e finanziarie, i laboratori di calcolo di medie aziende, società di programmazione, ecc.

 

Laurea Magistrale (II livello).

La flessibilità e l’allenamento a studiare problemi di tipo diverso, a svilupparne una modellistica discreta, che si interfacci con l’analisi a priori (fisica, geometrica o statistica) dei dati e l’analisi a posteriori mirante alla visualizzazione grafica e alla validazione dei risultati, dovrebbe favorire l’ingresso dell’ingegnere di secondo livello presso aziende o industrie che non richiedano inizialmente un eccessivo grado di specializzazione.

D’altro canto esistono nicchie più specialistiche che costituiscono altrettanto valide collocazioni professionali:

  • società di ingegneria specializzate nel trattamento di complessi problemi computazionali (che richiedano competenze multidisciplinari finalizzate alla modellazione differenziale o discreta nonché alla soluzione dei problemi numerici connessi);
  • società di produzione di beni industriali per i quali siano necessari studi progettuali approfonditi, basati sull’uso di procedure matematiche avanzate;
  • società di progettazione e/o gestione di complesse strutture di ingegneria civile per le quali occorra ancora l’uso di procedure matematiche avanzate;
  • società di servizi, banche, assicurazioni, finanziarie e di consulenza per l’interpretazione statistica e la simulazione di scenari relativi al trattamento di dati in situazioni di grande complessità (gestione ed ottimizzazione per call centers, data mining, information retrieval) o per la gestione di prodotti finanziari e risk management;
  • enti e laboratori di ricerca pubblici e privati.