Machine Learning Researcher
Pubblicato il 02-09-2026 - Altro in Genova
Posizione post-doc in ambito Intelligenza Artificiale e multimodale per le scienze fisiche e naturali Sede di lavoro: Genova
Per l'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) cerchiamo un/una PhD con competenze avanzate in machine e deep learning, con particolare attenzione agli approcci multimodali, da inserire nel team di ricerca AIGO, dedicato allo sviluppo di soluzioni AI per le scienze fisiche e naturali con l'obiettivo di integrare il rigore dei modelli fisici con la potenza dei metodi di deep learning.
Continua a leggere l'annuncio se:
Durante il dottorato (o post-doc) hai lavorato su ML, DL e modelli multimodali, applicandoli a fisica, chimica, materiali, neuroscienze o discipline affini.
Ti interessa l'intersezione tra AI e scienze fisiche/naturali, integrando dati sperimentali, simulazioni e conoscenza scientifica
Vuoi proseguire nella ricerca, in un contesto internazionale, multidisciplinare e orientato alla pubblicazione
Non è l'annuncio per te se:
Cerchi un posto a tempo indeterminato
Ti occupi di Generative AI generica (LLM, chatbot, prompt engineering)
senza base solida di Machine/Deep Learning né applicazioni scientifiche
Hai competenze generiche di Machine Learning o Data Science, ma non hai svolto attività di ricerca su problemi scientifici complessi
Per chi ti stai candidando Le persone selezionate lavoreranno all'interno dell'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), nato con lo scopo di promuovere lo sviluppo tecnologico del nostro Paese e l'alta formazione tecnologica, favorendo così lo sviluppo del sistema produttivo nazionale.
La figura selezionata entrerà a far parte del gruppo di ricerca Artificial Intelligence for Good (AIGO), coordinato dal Prof. Vittorio Murino, punto di riferimento a livello internazionale nel campo dell'Intelligenza Artificiale.
Il gruppo, composto ormai da circa 25 persone tra dottorandi, post-doc e ricercatori, si occupa dello studio di modelli di apprendimento in presenza di dati imperfetti, in particolare in scenari multimo