Junior Data Scientist
Pubblicato il 16-09-2026 - CDS - La tua Casa della Salute in Roma
CDS
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- 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 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 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 validazioneSoft 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 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. xkiyazw
1 e 18 della legge 68/99), età, orientamento affettivo, credo religioso, stato civile, opinioni, appartenenza sindacale, responsabilità familiari o condizione socio-economica.