Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Collaboratore di ricerca in Metodi nonsmooth quasi-Newton per l’apprendimento ed il controllo predittivo di sistemi dinamici |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Research collaborator in Nonsmooth quasi-Newton methods for learning and model predictive control of dynamical systems |
| G.S.D. | 09/IINF-04 - AUTOMATICA |
| S.S.D | IINF-04/A - Automatica |
| Descrizione sintetica in italiano | Il/la candidato/a ideale dovrebbe avere una formazione in ottimizzazione numerica o apprendimento automatico, con una solida esperienza in metodi computazionali e sviluppo di algoritmi. Il/la candidato/a deve avere un comprovato curriculum di eccellenza nella ricerca, dimostrato da pubblicazioni su riviste e/o conferenze di alto livello. Saranno preferiti i/le candidati/e che abbiano completato almeno due anni di un programma di dottorato. Dovrebbero avere esperienza con tecniche di ottimizzazione numerica, ottime capacità di programmazione nei linguaggi di calcolo scientifico rilevanti (ad esempio, Python, Julia) e la capacità di lavorare sia in modo indipendente che come parte di un team. |
| Descrizione sintetica in inglese | A highly motivated and talented individual is sought to join the team as a research collaborator. The successful candidate should have a background in numerical optimization or machine learning, with a strong experience 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/or conferences. Candidates having completed at least two years of a doctoral program will be preferred. They should have experience with numerical optimization techniques, very good programming skills in relevant scientific computing languages (e.g., Python, Julia), and the ability to work both independently and as part of a team. |
| Data del bando | 15/10/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| 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/nonsmooth-quasi-newton-methods-for-learning-and-model-predictive-control-of-dynamical |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|
| Nome dell'Ente finanziatore | Scuola IMT Alti Studi Lucca |
|---|---|
| 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 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 14/11/2024 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://www.imtlucca.it/it/jobopportunity/nonsmooth-quasi-newton-methods-for-learning-and-model-predictive-control-of-dynamical |