Tirocinio/M.Sc thesis: Modelli di Machine Learning per la stima dell’assistenza richiesta in ba[...]

Fraunhofer Italia - IEC; Bolzano; In loco; EUR 10.000 - 30.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'istituzione di ricerca in Italia cerca uno stagista per sviluppare modelli di machine learning per valutare il carico cognitivo degli operatori. Il candidato ideale ha conoscenze avanzate in Python e machine learning. Offriamo un tirocinio retribuito con orari flessibili in un ambiente stimolante e innovativo.

Servizi

Tirocinio retribuito

Orari di lavoro flessibili

Accesso a infrastrutture avanzate

Competenze

• Iscrizione a un corso di laurea magistrale in data science, machine learning o scienze cognitive.
• Esperienza in analisi dati multimodali e preferibilmente in modelli supervisionati di ML.
• Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie di machine learning.

Mansioni

• Utilizzare la pipeline multimodale per gestire dati da videocamere.
• Estrarre e ingegnerizzare feature significative.
• Addestrare e valutare modelli di machine learning.

Conoscenze

Analisi dati multimodali

Modelli supervisionati di ML

Python

Scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

Lavoro in team

Formazione

Corso di laurea magistrale in data science, machine learning o scienze cognitive

Descrizione del lavoro

Panoramica del Tirocinio

Unisciti a Fraunhofer Italia per sviluppare modelli di machine learning in grado di stimare in tempo reale il grado di assistenza richiesta dagli operatori in base al carico cognitivo/fatica e alle loro capacità, utilizzando i dati multimodali sincronizzati provenienti da una pipeline già sviluppata. In questo progetto, della durata minima di 6–8 mesi (Maggio 2026 – Dicembre 2027), svilupperai modelli di ML, validandone l’affidabilità e l’applicabilità sia con persone tipicamente sviluppate (TD) che con persone con disabilità. Valuterai inoltre se la capacità del sistema di adattarsi allo stato cognitivo e fisico e alle capacità degli operatori porta a un miglioramento delle prestazioni e degli indicatori di benessere. Il progetto potrà essere svolto come tirocinio o tesi magistrale, con il supporto di un gruppo multidisciplinare di esperti in data science, machine learning e ingegneria.

Il Tuo Ruolo

• Utilizzare la pipeline multimodale per gestire dati da videocamere, eye-tracker, comandi di assistenza della workstation.
• Estrarre e ingegnerizzare feature significative.
• Raccogliere ground truth tramite metriche di performance e valutazioni soggettive.
• Addestrare e valutare modelli di machine learning.
• Sviluppare protocolli di test con persone con disabilità.
• Analizzare la generalizzabilità e l’affidabilità dei modelli tra partecipanti tipicamente sviluppati (TD) e con disabilità (D).
• Implementare una versione ottimizzata del modello per l’inferenza in tempo reale, integrabile nel sistema.
• Validare se la capacità del sistema di adattarsi allo stato degli operatori migliora le prestazioni e gli indicatori di benessere.

Le Tue Qualifiche

• Iscrizione a un corso di laurea magistrale in data science, machine learning o scienze cognitive.
• Esperienza in analisi dati multimodali e preferibilmente in modelli supervisionati di ML.
• Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie di machine learning (scikit-learn, PyTorch o TensorFlow).
• Capacità di progettare e validare protocolli sperimentali con diversi tipi di utenti.
• Iniziativa, creatività e attitudine alla ricerca applicata.
• Buone capacità comunicative e predisposizione al lavoro in team multidisciplinari.

La Nostra Offerta

• Tirocinio retribuito.
• Orari di lavoro flessibili.
• Ambiente internazionale, stimolante e fortemente orientato all’innovazione.
• Possibilità di integrare l’esperienza di tirocinio nella tesi magistrale.
• Accesso a infrastrutture avanzate e dataset multimodali sviluppati presso Fraunhofer Italia.

Contatti

• Isabella Soraruf: [e-mail]
• Leonardo Venturoso: [e-mail]