Ai & signal processing engineer

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.

Senior Embedded & Edge AI Engineer Contribuisci 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)