Torna ai risultati della ricercaBando per contratto di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | CONCORSO A N. 1 CONTRATTO DI RICERCA, GRUPPO 13/STAT-01 STATISTICA, CENTRO BIDSA, UNIVERSITA’ BOCCONI |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | COMPETITION FOR N.1 RESEARCH CONTRACT, GROUP 13/STAT-01 STATISTICS AT BIDSA RESEARCH CENTER AT UNIVERSITÀ COMMERCIALE “LUIGI BOCCONI” DI MILANO |
| 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 | Il progetto ERC PrSc-HDBayLe affronta il problema della scalabilità degli algoritmi di apprendimento bayesiano computazionale, in particolare dei metodi Markov chain Monte Carlo, sempre più utilizzati in modelli complessi e ad alta dimensionalità. Con l’aumento della quantità e della complessità dei dati, tali metodi devono essere resi più efficienti e robusti. Il progetto svilupperà risultati teorici e metodologici applicabili a diversi quadri di modellazione statistica, con l’obiettivo di migliorare e ottimizzare gli approcci computazionali esistenti e di progettare nuovi algoritmi più scalabili. Il/la post-doc contribuirà allo sviluppo e all’analisi di algoritmi per l’apprendimento bayesiano, con particolare attenzione alla robustezza, valorizzando competenze in statistica computazionale, machine learning, campionamento, ottimizzazione e processi stocastici. |
| Descrizione sintetica in inglese | The ERC project PrSc-HDBayLe addresses the challenge of scalability in computational Bayesian learning algorithms, particularly Markov chain Monte Carlo methods, which are increasingly used in complex and high-dimensional models. As data size and complexity grow, these methods must become more efficient and robust. The project will develop theoretical and methodological results applicable to a variety of statistical modeling frameworks, with the aim of improving and optimizing existing computational approaches and designing new, more scalable algorithms. The postdoctoral researcher will contribute to the development and analysis of algorithms for Bayesian learning, with a particular focus on robustness, drawing on expertise in computational statistics, machine learning, sampling and optimization algorithms, and stochastic processes. |
| Data del bando | 30/01/2026 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| 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=906 |
| Destinatari del contratto di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 22 |
| Nome dell'Ente finanziatore | Bocconi University |
|---|---|
| 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 |
| Contratto finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE / ERC |
|---|
| Data di scadenza del bando | 03/03/2026 - alle ore 23:59 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://jobmarket.unibocconi.eu/?id=906 |