Junior Data Scientist

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CDS - Casa della Salute S.p.A., 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 dinamico e stimolante, orientato all’innovazione e alla crescita professionale.

Descrizione del profilo: 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.

Requisititi richiesti

- Iscrizione a un corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica, Ingegneria Biomedica, Statistica o discipline affini;
- Possibilità di attivare uno stage curricolare riconosciuto dall’università di appartenenza;
- Disponibilità per l’intera durata dello stage (6 mesi);

Competenze specifiche per la funzione

- Solide basi di statistica, probabilità e matematica applicata;
- Conoscenza dei principali algoritmi di Machine Learning supervisionato e non supervisionato;
- Familiarità con le reti neurali e i fondamenti del Deep Learning;
- Conoscenza dei modelli di Generative AI (LLM, modelli diffusivi) e le loro applicazioni;
- Conoscenza di Python: buona padronanza di numpy, pandas, scikit-learn;
- Conoscenza di almeno uno dei principali framework di Deep Learning: PyTorch o Tensor Flow/Keras;
- Familiarità con le librerie di visualizzazione dati: matplotlib, seaborn, plotly;
- SQL di base per l’interrogazione di database strutturati;
- Capacità di condurre analisi esplorative dei dati (EDA) e preparazione di dataset
- Conoscenza delle principali tecniche di feature engineering, riduzione dimensionale e gestione degli sbilanciamenti
- Esperienza, anche accademica, con task di classificazione,



regressione, clustering o elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Conoscenza di base delle metriche di valutazione dei modelli e dei principi di validazione

Soft Skills

- Curiosità intellettuale: voglia di imparare, sperimentare e restare aggiornato su un campo in rapida evoluzione come l’AI applicata alla sanità;
- Rigore metodologico: attitudine a lavorare con i dati in modo preciso, documentando le scelte analitiche e i risultati ottenuti;
- Comunicazione dei risultati: capacità di presentare le proprie analisi in modo chiaro, anche a interlocutori non tecnici;
- Lavoro in team: predisposizione alla collaborazione e alla condivisione delle conoscenze all’interno del gruppo;
- Proattività: capacità di proporre idee, segnalare problemi e contribuire attivamente al miglioramento dei processi di analisi;
- Riservatezza: piena consapevolezza della natura sensibile dei dati sanitari e rispetto rigoroso delle norme sulla privacy;

Cosa Offriamo

Inserimento in stage curriculare o extracurriculare (6 mesi), full-time (40 ore settimanali) con concrete possibilità di inserimento al termine dello stesso

CCNL per il personale dipendente del settore assistenziale, socio-santario e delle cure post-intensive

2022-2024 (T09M)

Rimborso spese di 800 euro mensili

L’offerta di lavoro è rivolta a candidati e candidate nel rispetto del D. Lgs. ^198⁄[2006] e del D. Lgs. ^215⁄[2003]

CDS 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 competente 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 socio-economica.

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