XenOmics - Un Toolkit Innovativo di Valutazione del Rischio Basato su Metodologie Omiche e Intelligenza Artificiale per la Sicurezza Occupazionale

La ricerca è finalizzata allo studio di strategie di Machine Learning (ML) per l’integrazione di dati omici e ambientali, l’identificazione di potenziali biomarker e lo sviluppo di un modello predittivo di rischio tossicologico

Modalità di selezione

Il colloquio verterà sulla verifica delle competenze del/la candidato/a di analisi statistica di dati e apprendimento automatico, oltre che di programmazione scientifica nel linguaggio Python - Voto di laurea (fino a 10 punti)- Pubblicazioni: fino a 5 punti- Altri titoli collegati all’attività svolta quali titolarità di contratti, borse distudio, incarichi: fino a 25 punti- Colloquio: fino a 40 punti

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