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Posizione: Sviluppatore di Algoritmi di Intelligenza Artificiale per Diagnosi Medica Area di Competenza: Diagnosi di Tumori Prostatici e Detection di Lesioni Mammografiche Descrizione del Ruolo: Il candidato svilupperà e ottimizzerà algoritmi avanzati di intelligenza artificiale applicati all’analisi di immagini medicali, in particolare per la rilevazione di tumori alla prostata (MRI) e lesioni mammarie (mammografia). La posizione richiede competenze in deep learning, elaborazione di immagini medicali e machine learning avanzato, applicando tecniche specifiche per ciascuna tipologia di immagine. Responsabilità: Sviluppare e ottimizzare algoritmi di deep learning per l'analisi di immagini di risonanza magnetica e mammografie. Utilizzare tecniche multi-parametriche per migliorare l’accuratezza nella diagnosi di tumori. Implementare pipeline di pre-elaborazione delle immagini, come normalizzazione e riduzione del rumore, per migliorare la qualità delle immagini e ottimizzare l’input del modello. Collaborare con esperti di analisi di immagini mediche per identificare e adattare gli algoritmi alle esigenze cliniche. Validare le performance degli algoritmi attraverso dataset clinici e protocolli di validazione. Documentare i processi di sviluppo e mantenere aggiornata la documentazione tecnica del progetto. Requisiti Minimi: Laurea in Informatica, Ingegneria Biomedica, Fisica, Matematica o campi affini; un dottorato di ricerca rappresenta un vantaggio. Esperienza di almeno 2 anni nello sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale per l’elaborazione di immagini mediche. Conoscenza di tecniche avanzate di deep learning e machine learning (reti neurali convolutive, reti neurali ricorrenti, ecc.). Esperienza nell’elaborazione e analisi di immagini mediche (MRI, mammografia) e tecniche di segmentazione e classificazione. Abilità analitiche e problem-solving per interpretare correttamente i dati e ottimizzare gli algoritmi. Competenze Tecniche: Programmazione e Sviluppo Software : esperienza approfondita in Python , incluse librerie scientifiche (NumPy, SciPy, Pandas) per la manipolazione e analisi dei dati. Deep Learning : uso avanzato di framework come TensorFlow e PyTorch per la progettazione e il training di modelli di reti neurali. Git e sistemi di versionamento: per la gestione efficiente dei progetti in collaborazione con altri sviluppatori e ricercatori. Elaborazione di Immagini Mediche: DICOM e formati medicali: esperienza con il formato DICOM per il caricamento, l’elaborazione e la gestione di immagini MRI e mammografiche. Machine Learning e Deep Learning per Immagini Mediche: Reti Neurali Convolutive (CNN) : esperienza in CNN per l’analisi delle immagini, inclusi modelli pre-addestrati (VGG, ResNet, EfficientNet) e loro personalizzazione. Transfer Learning : utilizzo e adattamento di modelli pre-addestrati per casi clinici specifici. Reti GANs e Augmentation dei Dati : uso di reti generative avversarie per la creazione di dataset sintetici e l’augmentation di immagini medicali per migliorare la robustezza del modello. Attention Mechanisms e Reti di Attenzione : applicazione di meccanismi di attenzione per migliorare la rilevazione di pattern sottili, soprattutto nelle mammografie, che richiedono precisione nei dettagli fini. Competenze personali: Orientamento al lavoro in team multidisciplinari e ottime capacità comunicative. Propensione al lavoro di ricerca e sviluppo con approccio scientifico. Flessibilità e capacità di adattarsi a un ambiente in rapida evoluzione. Luogo di lavoro : Napoli Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03. Il cv, in formato pdf o word, dovrà essere completo di autorizzazione al trattamento dei dati personali (ai sensi del D.Lgs n° 196 del 30 giugno 2003 e del GDPR Regolamento UE 2016/679) J-18808-Ljbffr

Location: provincia-di-napoli, IT

Posted Date: 2/5/2025