Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Post Doctoral Fellow in Metodi computazionali per l’apprendimento attivo di modelli dinamici e il controllo predittivo |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Post Doctoral Fellow in Computational methods for active learning of dynamical models and model predictive control |
Campo principale della ricerca | Engineering |
Sottocampo della ricerca | Systems engineering |
G.S.D. | 09/IINF-04 - AUTOMATICA |
S.S.D | IINF-04/A - Automatica |
Descrizione sintetica in italiano | Una persona altamente motivata e talentuosa da inserire nel nostro team come Ricercatore o Ricercatrice Postdoc, idealmente in possesso di un titolo di dottorato di ricerca su una tematica legata al controllo predittivo, all’ottimizzazione numerica, all’identificazione dei sistemi o all’apprendimento automatico, con una solida formazione sui metodi computazionali e lo sviluppo di algoritmi, un comprovato curriculum di eccellenza nella ricerca, dimostrato da pubblicazioni su riviste e conferenze di alto livello, esperienza con tecniche di ottimizzazione numerica e/o approcci di identificazione dei sistemi/apprendimento automatico, ottime capacità di programmazione nei linguaggi di calcolo scientifico (ad esempio, Python, Julia, MATLAB) e la capacità di lavorare in modo indipendente e come parte di un team. |
Descrizione sintetica in inglese | A highly motivated and talented individual to join our team as a Postdoctoral Researcher. The successful candidate should hold a PhD in one of the following fields: model predictive control, numerical optimization, system identification, or machine learning, with a strong background in computational methods and algorithm development. The candidate must have a proven track record of research excellence demonstrated by publications in top-tier journals and conferences, experience with numerical optimization techniques and/or system identification/machine learning approaches, very good programming skills in relevant languages for scientific computing (e.g., Python, Julia, MATLAB), and the ability to work independently and as part of a team |
Data del bando | 30/07/2024 |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
International |
Nazionalità dei candidati |
International |
Sito web del bando | https://www.imtlucca.it/it/jobopportunity/computational-methods-for-active-learning-of-dynamical-models-and-model-predictive |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
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Nome dell'Ente finanziatore | Scuola IMT Alti Studi Lucca |
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Tipologia dell'Ente | Academic |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | Lucca |
Sito web | http://www.imtlucca.it |
researchers.opening@imtlucca.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE / ERC |
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Data di scadenza del bando | 06/09/2024 |
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Come candidarsi | https://www.imtlucca.it/it/jobopportunity/computational-methods-for-active-learning-of-dynamical-models-and-model-predictive |