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Tirocinio/m.sc thesis: modelli di machine learning per la stima dell’assistenza richiesta in base al carico cognitivo e alle capacità (m/f/d) (bolzano)

Bolzano
Stage
Fraunhofer Italia
Modello
Pubblicato il 13 giugno
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 mínima 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.
- Atmosfera 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
- Azienda: Fraunhofer Italia Research scarl
- Sede: Bolzano
- Dipartimenti: Automation & Mechatronics Engineering, Robotics & Intelligent Systems Engineering Data di inizio: da concordare
Persona di contatto: Isabella Soraruf

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