Machine Learning Researcher
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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
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 multimodali, affrontando contesti di apprendimento non supervisionato, semi-supervisionato, auto-supervisionato, con dati etichettati in modo debole o rumoroso, sbilanciati o distorti. Le aree di ricerca comprendono inoltre domain adaptation e generalization, few/zero-shot learning, continual learning e learning con dati biasati.
Il gruppo lavora anche su modelli generativi con particolare attenzione ai più recenti foundation models multimodali, inclusi i Large Language Models (LLM) e i Vision and Language Models (VLM). Ulteriori linee di ricerca riguardano lightweight machine learning per sviluppare tecnologie AI a basso consumo energetico, anche per applicazioni su dispositivi edge (es. robot).
Coerentemente con l’attenzione posta sul benessere delle persone, AIGO intende progettare fin dalle fondamenta metodi AI che incorporino aspetti etici, di privacy e fairness, nonché robustezza, orientandosi verso tecniche di deep learning che siano spiegabili, affidabili e trasparenti. Le principali applicazioni riguardano l’ambito biomedicale, biologico, neuroscientifico e sanitario in generale
AIGO beneficia inoltre della collaborazione con numerose università e centri di ricerca internazionali, in particolare con le università più vicine di Genova e Verona.
Il progettoPer questa posizione il focus è sull'applicazione dell'AI alle scienze fisiche e naturali: fisica, chimica, scienza dei materiali, meteo, biologia, neuroscienze. Sono ambiti che generano enormi quantità di dati multimodali (rilevazioni meteorologiche, scansioni radar, parametri fisici e ambientali, simulazioni), un terreno quindi ideale per tecniche AI.
Finora, molte linee di ricerca in questi campi si sono basate solo su sistemi di simulazione costruiti su leggi fisiche, come le equazioni differenziali. L'obiettivo di questa posizione è esplorare sistemi ibridi, capaci di unire il rigore di queste leggi alla versatilità dei modelli AI addestrati su dati di campo, annotati o meno. In questo scenario, l'evoluzione rapida dei modelli AI apre nuove strade per le applicazioni scientifiche.
AIGO è il contesto ideale per lavorare su questi temi: il gruppo ha una solida expertise in Machine e Deep Learning, Computer Vision, elaborazione del segnale e multimedia, ed è abituato a lavorare con dati imperfetti e multimodali.
AIGO beneficia inoltre della collaborazione con numerose università e centri di ricerca internazionali, in particolare con le università più vicine di Genova e Verona. Fa parte inoltre di ELLIS: rete europea di eccellenza in Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Computer Vision (CV), di cui il Prof. Murino è membro Fellow.
Di che cosa ti occuperai:All'interno del team, la persona selezionata si occuperà in particolare di:
