Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing

Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing

Vollzeit 81000 - 99000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI)

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Führe angewandte Forschung in KI und Entscheidungsunterstützung für die Circular Economy durch.
  • Unternehmen: Innovative Hochschule mit Fokus auf nachhaltige Technologien und interdisziplinäre Zusammenarbeit.
  • Vorteile: Drei Jahre befristeter Vertrag, Möglichkeit zur Verlängerung und Zugang zu modernen Forschungsinfrastrukturen.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und internationaler Zusammenarbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Industrie 4.0 und trage zur Nachhaltigkeit bei.
  • Qualifikationen: Masterabschluss in einem technischen Bereich und mindestens drei Jahre relevante Erfahrung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 € pro Jahr.

La Scuola universitaria professionale della Svizzera Italiana (SUPSI) mette a concorso una posizione come Ricercatrice / Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing, presso l’Istituto sistemi e tecnologie per la produzione sostenibile (ISTePS) del Dipartimento tecnologie innovative (DTI) con sede Lugano. Grado d’occupazione del 100%. Entrata in servizio 1° ottobre 2026 o data da convenire.

Responsabilità e attività:

  • Svolge attività di ricerca applicata e sviluppo sperimentale nell’ambito dell’Advanced Analytics e Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione dei sistemi manifatturieri orientati alla circular economy, con particolare riferimento a processi di de-manufacturing e re-manufacturing.
  • Progetta, sviluppa e valida pipeline dati multi-modali (sensori, time-series, dati di processo, documentazione tecnica, dati da sistemi informativi) a supporto di diagnostica, classificazione, tracciabilità e ottimizzazione operativa.
  • Sviluppa modelli informativi industriali (ontologie, knowledge graph, basi di conoscenza) e approcci ibridi di Intelligenza Artificiale per integrare conoscenza di dominio con i dati di campo, a supporto di decisioni trasparenti (Explainable AI).
  • Contribuisce alla definizione e sperimentazione di soluzioni human-in-the-loop per la valutazione delle condizioni del prodotto in ingresso, la scelta di percorsi di lavorazione e la gestione dell’incertezza/variabilità tipica dei flussi EoL (end-of-life).
  • Realizza proof-of-concept e prototipi software (incl. servizi, API, microservizi, dashboard e strumenti di analisi) integrati con infrastrutture IIoT e ambienti di sperimentazione (Learning Factory / SPS Innovation Factory).
  • Collabora alla pianificazione e gestione tecnico-scientifica di progetti di ricerca e mandati con partner industriali e accademici (Innosuisse, Horizon Europe/Horizon 2020 o programmi affini), inclusa la preparazione di deliverable e la rendicontazione tecnica.
  • Contribuisce all’acquisizione di nuovi progetti di ricerca (definizione di concept, work‑plan tecnico, identificazione partner, stesura di sezioni tecniche della proposta).
  • Supporta la divulgazione dei risultati tramite redazione di articoli scientifici, presentazioni a conferenze e attività di trasferimento tecnologico verso aziende del territorio.
  • Affianca in modo puntuale attività didattiche e di supervisione di studenti (tesi Bachelor/Master), in coerenza con le esigenze del laboratorio.

Requisiti:

  • Master in ambito tecnico-scientifico (p.es. Ingegneria Gestionale/Industriale, Ingegneria informatica, Data Science, Ingegneria dei sistemi o affini).
  • Almeno tre anni di esperienza qualificata di lavoro e/o di ricerca dopo il conseguimento del Master (i periodi in posizioni di assistente e/o dottorando sono considerati parte integrante dell’esperienza).
  • Comprovata esperienza nello sviluppo di soluzioni AI/ML e Data Analytics in contesti industriali o sperimentali (p.es. anomaly detection, diagnostica, classificazione, ottimizzazione, supporto decisionale).
  • Esperienza nella progettazione e implementazione di architetture dati e pipeline per l’integrazione di sorgenti eterogenee (p.es. sensori/IoT, sistemi di produzione, sistemi informativi aziendali), inclusa la gestione di basi dati (SQL e/o NoSQL).
  • Conoscenza di metodi e strumenti per Knowledge Engineering (p.es. ontologie, knowledge graph, semantic data modeling) e/o interesse documentabile allo sviluppo di approcci neuro-simbolici per l’explainable / trustworthy AI.
  • Esperienza nella redazione di deliverable tecnici e report di progetto di ricerca in ambito AI/ML, con attenzione alla coerenza metodologica, alla tracciabilità dei dati e alla chiarezza espositiva verso stakeholder eterogenei.
  • Ottima padronanza di linguaggi e strumenti per lo sviluppo software e data science (p.es. Python; conoscenza di toolchain per versionamento e collaborazione).
  • Produzione scientifica documentata su tematiche affini (p.es. almeno cinque pubblicazioni tra conferenze, journal o report tecnico-scientifici).
  • Capacità documentata di contribuire alla redazione di proposte di progetti di ricerca, e alla produzione di contributi scientifici e tecnici nell’ambito della sostenibilità ambientale e sociale.
  • Capacità di coordinare piccoli gruppi di ricerca nell’ambito di progetti di ricerca finanziati, mantenendo un approccio scientifico e collaborativo.
  • Esperienza (o forte familiarità) con quadri di ricerca nazionali e/o europei (p.es. Innosuisse, Horizon Europe/H2020) e con dinamiche di collaborazione pubblico‑privata.
  • Spirito d’iniziativa, capacità di lavorare in autonomia, attitudine al lavoro in team multidisciplinari e in contesti multiculturali; buone capacità comunicative.
  • Ottima conoscenza della lingua inglese e padronanza di una lingua nazionale. La conoscenza di una seconda lingua nazionale costituisce titolo preferenziale.

Cosa offriamo:

  • Un contratto a tempo determinato di durata massima di 3 anni, con possibilità di rinnovo.
  • Un ambiente di lavoro stimolante in un team di ricerca applicata attivo in progetti nazionali ed europei, con accesso a infrastrutture sperimentali e casi d’uso industriali.
  • La possibilità di contribuire allo sviluppo di nuove linee di ricerca e al trasferimento tecnologico verso aziende del territorio nel contesto di Industria 4.0/5.0 e Circular Economy.
  • Opportunità di crescita professionale attraverso responsabilità progressive su attività di progetto, pubblicazioni e acquisizione di finanziamenti competitivi.

Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing Arbeitgeber: Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI)

Die Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI) in Lugano ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine unterstützende und kollaborative Arbeitsumgebung bietet. Als Postdoc-Forscher im Bereich Machine Learning haben Sie die Möglichkeit, an innovativen AI-Lösungen für die Finanzbranche zu arbeiten und Ihre Karriere durch gezielte Weiterentwicklungsmöglichkeiten voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von einem attraktiven Arbeitsvertrag mit einer Anstellung von 100% und der Chance auf Vertragsverlängerung.

Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI)

Kontaktdaten:

Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI) Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing mit Bravour zu bestehen

Analytische Fähigkeiten
Aufmerksamkeit für Details
Technisches Verständnis
Künstliche Intelligenz (KI)
Maschinelles Lernen (ML)
Datenanalyse
Entwicklung von Datenpipelines