19
giu. 2017

Avanix sta cercando Data Analyst

Conoscenze base: Statistica, Matlab o Octave o Scilab, DSP, linguaggi di programmazione learning machine

Conoscenze richieste: Statistica, Matlab o Octave o Scilab, DSP, linguaggi di programmazione learning machine.

Conoscenze opzionali: Embedded system, sviluppo firmware in linguaggio C, ARM Cortex-M STM32, elementi base di elettronica, elementi base di trasmissione cablata e wireless, uso strumentazione da laboratorio.

Attività: Analisi dei dati da sensori wireless per il monitoraggio di pazienti affetti da morbo di Alzheimer

Ottimizzare, validare, migliorare gli attuali algoritmi ed estrarre nuove informazioni mediante la analisi statistica e learning machine.

L'attività prevede la raccolta dati dei sensori in base ai vari eventi di attività del paziente che saranno simulati. I dati sono archiviati e post elaborati con software di calcolo e confrontati con gli attuali risultati degli algoritmi in funzione. Le ottimizzazioni e modifiche al firmware del sensore wireless saranno operate dal team in linguaggio C (non è richiesto  la conoscenze dell'ambiente di sviluppo embedded, anche se ne verrà data visione per conoscenza).

Le analisi prevedono il dimensionamento di filtri DSP o macchine a stato finito in linguaggio di calcolo per poi migrarle in firmware. L'apprendimento e l'uso di algoritmi di learning machine potranno essere argomento di svolgimento. Potrebbero essere usati ambienti cloud per applicare learning machine ai dati raccolti.

Descrizione contesto del progetto: 
Avanix ha sviluppato un proprio hardware composto da un dispositivo wearable e wireless con sensori inerziali e ambientali ultra low power. Quest'ultimo sensore wireless acquisisce i dati dai sensori installati e elabora in modo congiunto le informazioni raccolte nel tempo per identificare le attività del paziente che lo indossa. I dati sono poi inviati ad un ricevitore gateway mobile che connesso ad internet consente analisi più approfondite mediante learning machine e reti neuronali.

Obbiettivi: Analizzare mediante software di calcolo (Scilab) i dati dei sensori e estrarre differenze rispetto agli algoritmi attualmente in funzione. Ottimizzare gli attuali algoritmi dal punti di vista dell'efficienza di calcolo e di consumo energetico. Le attività sono volte a realizzare due tipi di tabelle:

1) tabella evento-affidabilità. Raccolta dati e test eventi per dare indicazione di affidabilità per ciascun evento simulato.

2) tabella evento-algoritmo-consumo. Confronto dei vari algoritmi dal punto di vista del consumo energetico poiché svolti su MCU con DSP funzionanti a batteria.

Luogo di lavoro: laboratorio presso la sede di Avanix Srl (Scanzorosciate-BG). E' disponibile una postazione con workstation per le attività di calcolo e analisi. Parte dell’attività può essere svolta da remoto ove possibile.

Durata: si prevede da un minimo di 3 mesi (obiettivo 1) ad un massimo di 6 mesi (obiettivo 2). Possibilità di prolungare la collaborazione in funzione di nuovi progetti.

details
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