Senior Deep Learning Expert
Pubblicato il 14-10-2026 - Azienda Anonima in Assisi
Mission
La preghiamo di leggere attentamente i seguenti dettagli prima di inviare la sua candidatura.
Per azienda biomedica all'avanguardia che sviluppa e commercializza dispositivi innovativi per l’imaging medico basati sulla tecnologia a microonde, stiamo cercando un Senior Deep Learning Expert che, a diretto riporto dell’ IT, Cloud Computing & AI Manager, definisca, sviluppi e validi modelli avanzati per l’analisi dei segnali e delle immagini, per evolvere continuamente le performance di Mammowave, il primo test senologico al mondo basato su imaging a microonde.
La figura avrà un ruolo centrale nello sviluppo di architetture deep learning robuste e generalizzabili, capaci di integrare dati clinici, segnali elettromagnetici e conoscenza fisica del dominio, con particolare attenzione alla stabilità tra dispositivi, studi clinici e centri ospedalieri.
Principali responsabilità
- Sviluppo di modelli deep learning – Progettare, addestrare e ottimizzare architetture neurali per classificazione, rappresentazione latente,
ricostruzione e feature extraction su segnali di imaging a microonde e dati clinici.
- Self-supervised learning e representation learning – Sviluppare encoder, autoencoder e modelli basati su masking per apprendere rappresentazioni robuste da dati etichettati e non etichettati, seguite da fine-tuning supervisionato.
- Transformer e architetture avanzate – Valutare e implementare transformer, reti convoluzionali, encoder-decoder e architetture ibride per dati multidimensionali nei domini del tempo e della frequenza.
- Analisi avanzata dei segnali – Progettare metodi di filtraggio, denoising, calibrazione, normalizzazione, trasformazione ed estrazione di feature da segnali biomedicali ed elettromagnetici complessi.
- Domain adaptation e generalizzazione – Definire strategie per ridurre bias legati a dispositivo, centro clinico o studio, utilizzando domain adaptation, loss multi-obiettivo, batch design controllato per sito e validazione leave-one-site/gro