🧬 Analisi di Immagini Biomediche con Segmentazione AI
Credi che l'Intelligenza Artificiale possa accelerare la ricerca biomedica?
Vuoi lavorare su un progetto concreto che unisce deep learning e neuroscienze sperimentali?
In Gemmo potrai contribuire alla creazione di un sistema di segmentazione automatica per immagini di microscopio, lavorando a stretto contatto con esperti di intelligenza artificiale e biologi.
🎯 Il progetto:
Il progetto consiste nell’applicare tecniche di machine learning — in particolare segmentazione di immagini — a dataset di immagini di cellule neuronali.
L’obiettivo è costruire e ottimizzare modelli capaci di rilevare e segmentare cellule singole in immagini in scala di grigio, a partire da immagini grezze e relative maschere binarie.
Il contesto è quello tipico di dataset sperimentali: annotazioni imperfette, risoluzioni variabili e caratteristiche biologiche complesse come i prolungamenti dei neuriti.
Il risultato atteso è una pipeline di segmentazione pronta per l’utilizzo, scalabile e robusta, utile per analisi morfologiche automatiche in diversi contesti sperimentali.
📌 Obiettivi finali del progetto
- Sviluppare una pipeline di preprocessing che normalizzi le immagini (risoluzione, crop, scala)
- Allenare e valutare modelli di segmentazione su annotazioni sia a livello di singola cellula che full-frame
- Analizzare i limiti del dataset e proporre miglioramenti alle annotazioni o alla struttura dei dati in base agli esiti degli esperimenti
🛠 Cosa farai (Tecnico)
- Scriverai script di preprocessing per allineare, normalizzare e verificare le immagini rispetto alle maschere
- Indagherai problemi come annotazioni parziali, frame duplicati o incoerenze tra annotatori
- Allenerai modelli di segmentazione (es. PyTorch, SAM, YOLO) e valuterai le performance con metriche standard
- Documenterai approccio, risultati e raccomandazioni su dataset e modelli
- Collaborerai con biologi per affinare o estendere le annotazioni esistenti
📚 Cosa imparerai
- Applicare tecniche di computer vision a dati reali in ambito biomedico
- Gestire dati imperfetti e non standardizzati (annotazioni disomogenee, input misti)
- Costruire pipeline modulari e riutilizzabili pronte per la produzione
- Lavorare a fianco di esperti di dominio per comprendere e migliorare le annotazioni sperimentali
- Valutare l’efficacia dei modelli su immagini complesse e interpretare criticamente i risultati
Requirements
🎯 Requisiti del candidato
Technical Skills
- Minimo: basi solide di Python, NumPy e manipolazione immagini (es. OpenCV, PIL)
- Bonus: esperienza con librerie di deep learning (PyTorch, Ultralytics, Segment Anything), esperienza con modelli ML per visione (es. YOLO, SAM)
- Preferibile: esperienza con dataset biomedicali o segmentazione semantica
Soft Skills
- Comunicazione: chiarezza nell’esporre approcci e risultati
- Collaborazione: attitudine a lavorare con team interdisciplinari
- Autonomia: capacità di gestire task e debug in modo indipendente
- Inglese: livello minimo B2 (documentazione tecnica, interazioni internazionali)
Benefits
💸 Offerta economica
- Stage retribuito: 600€/mese
- Contratto a termine post-stage: RAL €20.000–€22.00
- In seguito: contratto a tempo indeterminato, RAL €30.000–€32.000 + bonus
- Bonus: 5% RAL al raggiungimento KPI (misurati trimestralmente)
📈 Crescita: review trimestrali, aumento medio storico 10% annuo
🎁 Altri benefit
- 20 giorni ferie + 104h permessi extra
- Offsite annuale di 3 giorni a Dublino
- Sessioni di mentorship 1:1 con CTO e CEO
⚡️ Processo di selezione
- 📞 Screening HR (15 min) – Presentazione azienda e aspettative
- 🧠 Tech Interview (30 min) – Discussione tecnica, system design
- 🧪 Take-home project (max 4h) – Progetto realistico, compensato
- 🎤 Final interview con CEO (15 min) – Fit culturale e Q&A
🕐 Durata media: 4–5 settimane
📬 Feedback garantito dopo ogni step
📍 Dove siamo
- AI Lab: Bastioni di porta nuova 21, Milano (Porta Garibaldi)
- HQ: 77 John Rogerson’s Quay, Dublin 2, Ireland
- Modalità di lavoro: Ibrida – 3 giorni in sede (mar–gio)
- Orario: 9:00–18:00 + 1h pausa pranzo/sport (13:00–14:00)
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