supporto alla ricerca e all’ingegneria per l’integrazione di periferiche hardware e algoritmi di machine learning in un sistema IoT multi-sensing per applicazioni in healthcare
- Tipologia di contratto collaborazione coordinata e continuativa
- Id bando 3115
- Proponente Gastone Ciuti
- Stato archivio
- Soggetto Istituto di BioRobotica
- N. Assegni/Posizioni 1
- Durata 3 mesi
- Data pubblicazione bando 07.10.2021
- Termine presentazione domanda 21.10.2021
- Data ammissione colloqui 22.10.2021 - 12:00
- Data del colloquio 25.10.2021 - 09:30
- Data pubblicazione graduatoria 26.10.2021 - 15:57
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Sede dei colloqui
Istituto di Biorobotica Scuola Superiore Sant
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Anna, Viale Rinaldo Piaggio n° 34, Pontedera (PI), oppure tramite collegamento Microsoft Teams, causa attuale condizione pandemica. - Ammessi al colloquio Open new browser tab Lista di ammessi al colloquio
Istituto di BioRobotica - Avviso per conferimento N 1 incarichi co.co.co., 3 mesi per attivita' di supporto all'integrazione di moduli hardware, principalmente sensori e unita' IoT, e allo sviluppo di algoritmi di machine learning per dispositivi in ambito biomedicale, attraverso strumenti e metodologie proprie della progettazione elettronica e informatica, con un focus specifico nell'ambito della salute. Si richiedono al vincitore o alla vincitrice conoscenze di progettazione e integrazione elettronica, interfacciamento di sensori e moduli IoT con unita' di controllo (microcontrollori e microprocessori), analisi di grandi quantita' di dati e sviluppo di algoritmi di machine learning. Queste competenze risulteranno fondamentali nella progettazione e integrazione di un sistema integrato IoT dotato di sensori per il rilevamento e l'analisi di parametri ambientali e per lo sviluppo di algoritmi dedicati all'elaborazione di dati verso una modalita' decision-making. Si richiede una conoscenza approfondita nella progettazione CAD elettronica e nella programmazione Python, MATLAB o simili e di basso livello su GPU in linguaggio CUDA, nonche' lo sviluppo di sistemi di apprendimento basati su deep learning in framework software Tensor Flow, Keras e/o Pytorch. Il candidato o la candidata deve inoltre possedere conoscenza di buon livello di sistemi operativi basati su Linux e le sue distribuzioni e con gli strumenti di base dello sviluppo software (ad esempio version control su GitHub). In sintesi, il candidato o la candidata ideale deve possedere conoscenze approfondite nell'ambito delle suddette attivita', comprovate da attivita' professionali o di studio e ricerca pregressa, aver maturato esperienza nel condurre progetti di ricerca e sviluppo sia individualmente che come parte di un gruppo, eccellenti capacita' comunicative e interpersonali, e capacita' sia teoriche che pratiche nell'ambito del progetto H2020-ODIN