{"id":7056,"date":"2026-08-06T15:45:25","date_gmt":"2026-08-06T13:45:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itb.cnr.it\/?post_type=itb-work-with-us&#038;p=7056"},"modified":"2026-08-06T15:45:26","modified_gmt":"2026-08-06T13:45:26","slug":"bando_2026_10","status":"publish","type":"itb-work-with-us","link":"https:\/\/www.itb.cnr.it\/it\/itb-work-with-us\/bando_2026_10\/","title":{"rendered":"Avviso di selezione per l\u2019affidamento di un incarico di collaborazione ad un esperto\/a di elevata professionalit\u00e0, con competenze specialistiche nell&#8217;ambito dell&#8217;intelligenza artificiale applicata alle immagini biomediche, della programmazione scientifica e dell&#8217;elaborazione di immagini, contribuendo allo sviluppo di metodologie innovative a supporto della ricerca biomedica"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019attivit\u00e0 da affidare riguarder\u00e0:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la collaborazione allo sviluppo e alla sperimentazione di algoritmi basati su tecniche di machine learning e deep learning per l&#8217;analisi automatizzata di immagini biomediche;<\/li>\n\n\n\n<li>il supporto allo studio e all&#8217;implementazione di metodologie per l&#8217;estrazione di indici radiomici da immagini biomediche, comprendenti handcrafted e deep learning features;<\/li>\n\n\n\n<li>la collaborazione all&#8217;implementazione di metodologie per la valutazione della robustezza e della riproducibilit\u00e0 degli indici radiomici estratti, con particolare riferimento agli effetti della segmentazione automatica delle regioni di interesse;<\/li>\n\n\n\n<li>il supporto allo sviluppo di pipeline computazionali automatizzate e modulari, interoperabili con l&#8217;infrastruttura tecnologica della piattaforma BBMRI.it;<\/li>\n\n\n\n<li>la predisposizione della documentazione tecnica relativa alle metodologie implementate e ai risultati conseguiti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I titoli e i requisiti essenziali richiesti sono:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Possesso della Laurea in Ingegneria dell&#8217;Informazione (L-8) o della Laurea in Ingegneria Industriale (L-9) ovvero titolo equiparato o equipollente ai sensi della normativa vigente;<\/li>\n\n\n\n<li>conoscenza delle metodologie di computer vision e deep learning applicate all&#8217;analisi di immagini biomediche, incluse tecniche di semantic segmentation e feature extraction;<\/li>\n\n\n\n<li>conoscenza delle principali architetture neurali per l&#8217;elaborazione di immagini, quali Convolutional Neural Networks (CNN), Vision Transformer (ViT) o architetture equivalenti;<\/li>\n\n\n\n<li>competenze nell&#8217;elaborazione e nell&#8217;analisi di immagini biomediche;<\/li>\n\n\n\n<li>capacit\u00e0 di utilizzare framework per l&#8217;intelligenza artificiale e il biomedical imaging, quali PyTorch, TensorFlow, MONAI o equivalenti, nonch\u00e9 buona conoscenza della programmazione in Python.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Allegati:<\/p>\n\n\n        <div class=\"sfm-frontend-list\">\n                        <ul>\n                                    <li>\n                        <a href=\"https:\/\/www.itb.cnr.it\/wp-content\/uploads\/shared-files\/Bando_2026_10_ITB\/03_357494_2024_312_03_Avviso_2026_10_signed.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n                            03_357494_2024_312_03_Avviso_2026_10_signed.pdf                        <\/a>\n                                                    <span> - 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