Descrizione:
H-EALTH, divisione dell'ecosistema H-FARM con sede nel Campus di Roncade (Treviso), sviluppa soluzioni avanzate per salute, benessere, longevità e assistenza alle persone fragili. Operiamo all'intersezione tra medtech, assistive technology, sensoristica, Edge AI e piattaforme digitali, con l'obiettivo di creare tecnologie affidabili, sicure e orientate alla persona per pazienti, caregiver, operatori sanitari, RSA, assisted living e assistenza domiciliare.
Per supportare la crescita delle nostre iniziative, siamo alla ricerca di un
Senior Embedded & Edge AI Engineer
che contribuisca alla progettazione e allo sviluppo di dispositivi intelligenti e sistemi edge destinati a contesti reali di cura e assistenza.
Di cosa ti occuperai
Definire pipeline di preprocessing, feature extraction, labeling, training, validazione e monitoraggio dei modelli
Analizzare dati time series provenienti da sensori ambientali, radar/mmWave, Wi‑Fi CSI, presenza, movimento e altri segnali edge
Sviluppare modelli per caduta probabile, uscita dal letto, permanenza in bagno, assenza di movimento, agitazione notturna e deviazioni dal baseline individuale
Misurare e ottimizzare falsi positivi, falsi negativi, sensitivity, specificity, precision, recall, latenza e robustezza
Collaborare con embedded engineer per portare preprocessing e inferenza su edge quando utile
Collaborare con clinical workflow lead per definire eventi clinicamente/operativamente sensati
Documentare dataset, versioni modello, test, limiti, ipotesi e performance
Requisiti
Laurea magistrale o esperienza equivalente in Informatica, Ingegneria, Fisica, Matematica, Data Science, Bioingegneria o ambiti affini
Esperienza solida in Python, NumPy, pandas, scikit‑learn e almeno un framework deep learning tra PyTorch, TensorFlow o JAX
Esperienza con time series, signal processing, anomaly detection, classification, sensor fusion o pattern recognition
Capacità di progettare dataset e validazioni sperimentali, non solo notebook esplorativi
Conoscenza di metriche di performance e gestione del trade‑off tra falsi positivi e falsi negativi
Buona conoscenza dell’inglese tecnico
Nice to have
Esperienza con radar/mmWave, Wi‑Fi CSI, wearable data, HAR (human activity recognition) o dati fisiologici
Esperienza in edge AI, model compression, quantization, ONNX/TensorFlow Lite o deployment su device embedded
Esperienza in healthtech, medtech, elderly care, assistive technology o ambient assisted living
Conoscenza di MLOps, data versioning, model monitoring e gestione drift
Cosa offriamo
Inserimento in un venture team ad alta autonomia, orientato a MVP, piloti reali e sviluppo di asset proprietari
Possibilità di contribuire alla nascita di una piattaforma H-Ealth su sensoristica, edge AI e Long-Term Care
Contesto multidisciplinare: tecnologia, clinica, assistenza, software, hardware, privacy e regolatorio
Percorso di crescita commisurato al contributo e alla responsabilità assunta nel progetto
Inquadramento, retribuzione e modalità di collaborazione da definire in base a seniority, disponibilità e ruolo (RAL 50.000-75.000)
#J-18808-Ljbffr