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 competente.

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 TensorFlow/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

(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 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 cio-economica.

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