Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | CONCORSO A N. 2 ASSEGNI DI RICERCA, GRUPPO 13/STAT-01 STATISTICA, CENTRO BIDSA, UNIVERSITA’ BOCCONI, PROGETTO BigBayesUQ |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | COMPETITION FOR 2 RESEARCH GRANTS, GROUP 13/STAT-01 STATISTICS, BIDSA RESEARCH CENTER, UNIVERSITA’ BOCCONI. PROJECT BigBayesUQ |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| G.S.D. | 13/STAT-01 - STATISTICA |
| S.S.D | STAT-01/A - Statistica |
| Descrizione sintetica in italiano | L’incremento di informazioni ha provocato un bisogno urgente di metodi statistici e di apprendimento automatico capaci di processare questo numero di dati. Gli approcci standard, tra cui i metodi Bayesiani, diventano inutilizzabili. I diversi algoritmi proposti sono modelli black box con scarse basi teoriche, il che è preoccupante nelle applicazioni concrete (medicina, astronomia). L’obiettivo del progetto è fornire garanzie e limitazioni teoriche a questi metodi (Bayesiani). L’assegnista farà ricerca in statistica matematica con focus sulla valutazione dell’incertezza. Dovrà avere solide competenze analitiche ed esperienza in una delle seguenti tematiche: statistica Bayesiana, problemi inversi, modelli high-dimensional, calcolo scalabile, test multipli, reti neurali - e ottima conoscenza dell’inglese. Titoli preferenziali: buone competenze di programmazione, esperienza con metodi bayesiani scalabili, analisi frequentista di approcci bayesiani e processi gaussiani. |
| Descrizione sintetica in inglese | The increase in information has created an urgent need for statistical and machine learning methods that can process big data sets. Standard approaches – such as Bayesian methods - are becoming infeasible. The variety of algorithms proposed are typically black box methods with limited theoretical underpinning. This is concerning in real-world applications (medicine, astronomy). This project aims to provide theoretical guarantees and limitations for such scalable (Bayesian) methods. The grant holder will do research in mathematical statistics, focusing on uncertainty quantification. They must prove strong analytical skills, experience in any of following topics - Bayesian statistics, inverse problems, high-dimensional models, scalable computation, multiple testing, neural networks and excellent command of English. Good programming skills, experience with scalable Bayesian methods, frequentist analysis of Bayesian approaches and Gaussian processes will be considered an asset. |
| Data del bando | 08/11/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 2 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://jobmarket.unibocconi.eu/?id=703 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Bocconi University |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Milano |
| Codice postale | 20136 |
| Indirizzo | Via Sarfatti 25 |
| Sito web | https://www.unibocconi.it/en |
| faculty@unibocconi.it | |
| Telefono | 0258365032 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE / ERC |
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| Data di scadenza del bando | 15/01/2025 |
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| Come candidarsi | https://jobmarket.unibocconi.eu/?id=703 |