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Junior Data Scientist

Pubblicato il 15-09-2026 - CDS - La tua Casa della Salute in Poreta

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.Qualsiasi informazione aggiuntiva su questo lavoro è disponibile nel testo sottostante. Si assicuri di leggere attentamente, quindi invii la sua candidatura.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 richiestiIscrizione 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 funzioneSolide basi di statistica, probabilità e matematica applicata; Conoscenza dei principali algoritmi di Machine Learning supervisionato e non supervisionato; Familiarità conle 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 conle librerie di visualizzazione dati: matplotlib, seaborn, plotly; SQL di base perl'interrogazione di database strutturati; Capacità di condurre analisi esplorative dei dati (EDA) e preparazione di datasetConoscenza delle principali tecniche di feature engineering,



riduzione dimensionale e gestione degli sbilanciamentiEsperienza, 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 validazioneSoft SkillsCuriosità 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 accurato, 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 OffriamoInserimento in stage curriculare o extracurriculare (6 mesi), full-time (40 ore settimanali) con concrete possibilità di inserimento al termine dello stessoCCNL per il personale dipendente del settore assistenziale, socio-santario e delle cure post-intensive2 T09M)Rimborso spese di 800 euro mensiliL'offerta di lavoro è rivolta a candidati e candidate nel rispetto del D.Lgs. 198/2006 e del D.Lgs. 215/2003CDS 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. xysqume 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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