Il Gruppo Innovaway, con più di 1000 dipendenti e un fatturato aggregato di 50 milioni, offre soluzioni e servizi ICT innovativi, sviluppati con tecnologie all'avanguardia; annovera tra i 150 clienti realtà internazionali presenti in 200 Paesi nei settori dell’industria, finanza, retail, luxury, trasporti, servizi e settore pubblico.I dipendenti sono il punto di forza di Innovaway, attiva in 7 sedi in Italia e 2 all'estero, che eroga i servizi in 27 Lingue e svolge attività in tutto il mondo.
Siamo alla ricerca di una figura con una solida preparazione scientifica e tecnica, da inserire in un progetto di ricerca e innovazione ad elevata
complessità nell’ambito Healthcare e Digital Health.
La risorsa contribuirà alla progettazione, allo sviluppo e alla validazione di soluzioni avanzate di Artificial Intelligence, Machine Learning e Deep Learning applicate all’analisi di dati sanitari complessi ed eterogenei.
- Progettare pipeline di preparazione, trasformazione, integrazione e validazione dei dati.
- Sviluppare modelli di Machine Learning e Deep Learning per classificazione, regressione, previsione, clustering e anomaly detection.
- Definire strategie di feature engineering, feature selection e representation learning.
- Sperimentare architetture neurali e approcci avanzati di AI.
- Gestire problematiche di overfitting, data leakage, class imbalance, bias, dataset shift e qualità del dato.
- Applicare tecniche di explainable AI per rendere interpretabili risultati e predizioni.
- Contribuire allo sviluppo di modelli robusti, generalizzabili, riproducibili e verificabili.
Background:
Laurea magistrale o dottorato in Data Science, Informatica, Intelligenza Artificiale,
Statistica, Matematica, Fisica, Ingegneria Biomedica, Bioinformatica o discipline
affini.
- Esperienza significativa in attività di Data Science e sviluppo di modelli di Machine
Learning.
- Ottima conoscenza di Python e dei principali strumenti per Data Science e AI, tra cui:
-
pandas;
-
NumPy;
-
scikit-learn;
-
PyTorch e/o TensorFlow;
-
Jupyter.
- Capacità di lavorare con dati strutturati e non strutturati.
- Solida conoscenza di statistica, probabilità, algebra lineare e metodi numerici.
- INGLESE almeno di livello B2
Data inizio prevista: Disponibilità immediata
Categoria Professionale: IT
Città: Roma
Disponibilità oraria: Full Time
RAL: 35k - 38k
