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Tirocinio/m.sc thesis: modelli di machine learning per la stima dell’assistenza richiesta in ba[...]

Bolzano
Stage
Fraunhofer Italia - IEC
Modello
Pubblicato il 9 settembre
Descrizione

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: isabella.soraruf@fraunhofer.it
* Leonardo Venturoso: leonardo.venturoso@fraunhofer.it
#J-18808-Ljbffr

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