AUTOMOTIVE MACHINE LEARNING ENGINEER (Torino/Ibrido)

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Omicron S.r.l., azienda italiana attiva dal 2002 nello sviluppo software e nella consulenza IT per la Pubblica Amministrazione e grandi imprese, è alla ricerca di un.

AUTOMOTIVE MACHINE LEARNING ENGINEER (Torino/Ibrido)

Attività di sviluppo di soluzioni di Driver Monitoring e Risk Assessment basate sull'integrazione di dati biometrici provenienti da smartwatch e dati contestuali acquisiti tramite smartphone. Il progetto prevede lo sviluppo di algoritmi di data fusion e machine learning per l'identificazione di condizioni di rischio del conducente (fatica, sonnolenza, stress), combinando segnali fisiologici e dati di movimento raccolti durante la guida, con validazione in atmosfera simulato.

Competenze richieste

- Python
- Analisi dati e Machine Learning
- Statistica e Data Processing
- Conoscenza di sensoristica e acquisizione dati
- Interesse per AI applicata, Automotive e Human Factors

Tecnologie
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn)
- TensorFlow/PyTorch
- Smartwatch & Smartphone Sensors
- CarMaker
- Data Visualization Tools
- Signal Processing e Machine Learning

Competenze preferenziali
- Time Series Analysis




- Deep Learning (TensorFlow/PyTorch)
- Data Fusion e Multi-sensor Systems
- Elaborazione segnali biometrici
- Esperienza con simulatori di guida o sistemi ADAS

Offerta
- Contratto iniziale a tempo determinato con possibilità di rinnovo indeterminato
- Retribuzione RAL 30000/32000

Sede di lavoro: Torino/ibrido

Se sei interessato alla posizione puoi candidarti inviando il CV all indirizzo mail: ***

L’offerta si intende rivolta a candidati ambosessi, nel rispetto del D.Lgs. n. 198/2006 e .ii. e dei Decreti Legislativi n. 215 e n. 216 del 2003 sulle parità di trattamento. I candidati sono invitati a leggere l’informativa privacy ai sensi degli artt. xysqume 13 e 14 del Reg. EU 679/201.

Qualsiasi informazione aggiuntiva su questo lavoro è disponibile nel testo sottostante. Si assicuri di leggere attentamente, quindi invii la sua candidatura.
#J-18808-Ljbffr
Per questa posizione sono disponibili opzioni di lavoro da remoto/a casa.

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