pstrongCDS - Casa della Salute S.P.A /strong., è un'azienda sanitaria in rapida espansione, con una presenza consolidata in Liguria, Piemonte, Sardegna e Valle D'Aosta e un piano ambizioso di sviluppo nei mercati emergenti. Con 43 strutture all'attivo, offriamo un ambiente agile e stimolante, orientato all'innovazione e alla crescita professionale. /ppbr / /ppstrongemDescrizione del profilo /em /strong: La persona inserita lavorerà su dati reali provenienti da una rete di poliambulatori distribuita sul territorio nazionale, contribuendo ad estrarre valore informativo a supporto delle decisioni cliniche e gestionali. Durante il percorso avrà l'occasione di applicare tecniche di Machine Learning, Deep Learning e Generative AI su dataset sanitari, lavorando a fianco di professionisti del settore digitale e medicale. /ppbr / /ppstrongemRequisititi richiesti /em /strong /pp· Iscrizione a un corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica, Ingegneria Biomedica, Statistica o discipline affini; br / /pp· Possibilità di attivare uno stage curricolare riconosciuto dall'università di appartenenza; br / /pp· Disponibilità per l'intera durata dello stage (6 mesi); br / /ppbr / /ppstrongemCompetenze specifiche per la funzione /em /strong /ppbr / /pp· Solide basi di statistica, probabilità e matematica applicata; br / /pp· Conoscenza dei principali algoritmi di Machine Learning supervisionato e non supervisionato; br / /pp· Familiarità conle reti neurali e i fondamenti del Deep Learning; br / /pp· Conoscenza dei modelli di Generative AI (LLM, modelli diffusivi) e le loro applicazioni; br / /pp· Conoscenza di Python: buona padronanza di numpy,



pandas, scikit-learn; br / /pp· Conoscenza di almeno uno dei principali framework di Deep Learning: PyTorch o TensorFlow/Keras; br / /pp· Familiarità conle librerie di visualizzazione dati: matplotlib, seaborn, plotly; br / /pp· SQL di base perl'interrogazione di database strutturati; br / /pp· Capacità di condurre analisi esplorative dei dati (EDA) e preparazione di dataset /pp· Conoscenza delle principali tecniche di feature engineering, riduzione dimensionale e gestione degli sbilanciamenti /pp· Esperienza, anche accademica, con task di classificazione, regressione, clustering o elaborazione del linguaggio naturale (NLP) /pp· Conoscenza di base delle metriche di valutazione dei modelli e dei principi di validazione /ppbr / /ppstrongemSoft Skills /em /strong /ppbr / /pp· Curiosità intellettuale: voglia di imparare, sperimentare e restare aggiornato su un campo in rapida evoluzione come l'AI applicata alla sanità; br / /pp· Rigore metodologico: attitudine a lavorare con i dati in modo preciso, documentando le scelte analitiche e i risultati ottenuti; br / /pp· Comunicazione dei risultati: capacità di presentare le proprie analisi in modo chiaro, anche a interlocutori non tecnici; br / /pp· Lavoro in team:



predisposizione alla collaborazione e alla condivisione delle conoscenze all'interno del gruppo; br / /pp· Proattività: capacità di proporre idee, segnalare problemi e contribuire attivamente al miglioramento dei processi di analisi; br / /pp· Riservatezza: piena consapevolezza della natura sensibile dei dati sanitari e rispetto rigoroso delle norme sulla privacy; br / /ppbr / /ppstrongemCosa Offriamo /em /strong /ppbr / /ppInserimento in stage curriculare o extracurriculare (6 mesi), full-time (40 ore settimanali) con concrete possibilità di inserimento al termine dello stesso /ppCCNL per il personale dipendente del settore assistenziale, socio-santario e delle cure post-intensive /pp (T09M) /ppRimborso spese di 800 euro mensili /ppbr / /ppemL'offerta di lavoro è rivolta a candidati e candidate nel rispetto del D.Lgs. 198/2006 e del D.Lgs. 215/2003 /em /ppbr / /ppemCDS riconosce il valore della diversità e promuove attivamente equità e inclusione come elementi fondamentali della propria cultura organizzativa. L’azienda si impegna a creare un contesto professionale aperto e rispettoso, in cui ogni persona possa sentirsi accolta e valorizzata. Tutte le candidature vengono esaminate in modo imparziale, senza alcuna distinzione legata a caratteristiche personali o sociali, tra cui genere, origine etnica, disabilità (in conformità agli artt. 1 e 18 della legge 68/99), età, orientamento affettivo, credo religioso, stato civile, opinioni, appartenenza sindacale, responsabilità familiari o condizione so /emcio-economica. /p

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