Bando per ricercatore a tempo determinato
Titolo del progetto di ricerca in italiano | CN1 Simulazioni, calcolo e analisi dei dati ad alte prestazioni |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | CN1 High-Performance Simulations, Computations and Data analytics |
Descrizione sintetica in italiano | Il ricercatore dovrà svolgere attività scientifica nell’ambito del SSD ING-IND/07, secondo quanto previsto dalla relativa declaratoria, con particolare riferimento allo sviluppo di metodi teorico/numerici per la generazione di gemelli digitali di interesse nella Propulsione Aerospaziale. Tale compito può essere svolto con modelli surrogati di ordine ridotto anche ottenuti per mezzo di tecniche di Machine Learning che sfruttano l’assimilazione di dati anche integrati con conoscenze fisiche pregresse. Inoltre, la progettazione robusta dei modelli digitali richiede la quantificazione dell’incertezza in grado di garantire una stima accurata del grado di affidabilità sia dei modelli a media fedeltà che dei gemelli digitali da essi derivanti. Per ciò detto, il possesso di competenze sugli approcci di regressione non-lineare, come Gaussian Process Regression, Polynomial Chaos Expansion, Neural Network, e Convolutional NNs, sarà considerato elemento preferenziale di valutazione |
Descrizione sintetica in inglese | The researcher will have to perform scientific activities within the framework of SSD ING-IND/07, according to the relevant declaratory, with particular reference to the development of theoretical/numerical methods for the generation of digital twins of interest in Aerospace Propulsion. This task can be performed with surrogate models of reduced order also obtained by means of Machine Learning techniques that exploit the assimilation of data also integrated with prior physical knowledge. In addition, robust design of digital models requires quantification of uncertainty that can ensure accurate estimation of the degree of reliability of both medium-fidelity models and the digital twins derived from them. For the above said, possessing expertise on nonlinear regression approaches, such as Gaussian Process Regression, Polynomial Chaos Expansion, Neural Network, and Convolutional NNs, will be considered preferential element of evaluation |
Descrizione del bando in italiano |
procedura selettiva, per titoli e colloquio, per n. 1 ricercatore con rapporto di lavoro a tempo determinato di tipologia A, per lo svolgimento di attività di ricerca, di didattica, di didattica integrativa e di servizio agli studenti, in attuazione del programma PNRR per maggiori dettagli e informazioni scaricare il bando link https://web.uniroma1.it/trasparenza/dettaglio_bando_albo/198943 |
Descrizione del bando in inglese |
selection by titles and interview for a position as researcher and assistant professor no tenure-track in the field of PNRR plan in order to get more information, please download the announcement at link https://web.uniroma1.it/trasparenza/dettaglio_bando_albo/198943 |
Numero posti | 1 |
Campo principale della ricerca | Engineering |
Sottocampo della ricerca | Aerospace engineering |
Settore Concorsuale | 09/A1 - INGEGNERIA AERONAUTICA, AEROSPAZIALE E NAVALE |
S.S.D | ING-IND/07 - PROPULSIONE AEROSPAZIALE |
Destinatari del bando (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
Benefits (in italiano) (congedo parentale, giorni di vacanza, etc.) |
congedo parentale, giorni di vacanza, etc |
Benefits (in inglese) (parental leave, vacation days, etc.) |
parental leave, vacation days, etc |
Commenti/sito web per dettagli aggiuntivi sull'impiego (in italiano) |
per maggiori dettagli e informazioni scaricare il bando link https://web.uniroma1.it/trasparenza/dettaglio_bando_albo/198943 |
Commenti/sito web per dettagli aggiuntivi sull'impiego (in inglese) |
in order to get more information, please download the announcement at link https://web.uniroma1.it/trasparenza/dettaglio_bando_albo/198943 |
Data del bando | 23/12/2022 |
Research Framework Programme / Marie Curie Actions | No |
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Tipo di contratto | Temporary |
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Tempo | Full-time |
Ore settimanali | 40 |
Organizzazione/Ente | Dipartimento ingegneria meccanica e aerospaziale Sapienza Università di Roma |
Paese (dove si svolgerà l'attività) | ITALY |
Stato/Provincia | Lazio |
Città | Roma |
Codice postale | 00184 |
Indirizzo | Via Eudossiana,18 |
Organizzazione/Ente | Dipartimento ingegneria meccanica e aerospaziale Sapienza Università di Roma |
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Tipo | Academic |
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca | Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale |
Paese | ITALY |
Stato/Provincia | Lazio |
Città | Roma |
Codice postale | 00184 |
Indirizzo | Via Eudossiana,18 |
dima@cert.uniroma1.it | |
Sito web | https://web.uniroma1.it/trasparenza/dettaglio_bando_albo/198943 |
Data prevedibile per l'assunzione | 08/03/2023 |
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Data di scadenza del bando | 07/01/2023 - alle ore 23:59 |
Come candidarsi | dima@cert.uniroma1.it |
Laurea | PhD or equivalent |
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Ambito della laurea | Engineering |
Campo principale della ricerca | Engineering |
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Sottocampo della ricerca | Aerospace engineering |
Anni di esperienza richiesti | 2 |
Lingua | ENGLISH |
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Livello di conoscenza della lingua | Good |
Lingua | FRENCH |
Livello di conoscenza della lingua | Good |
Competenze richieste in italiano | Metodi per la generazione di modelli surrogati di ordine ridotto inerenti il SSD ING IND/07 anche ottenuti per mezzo di tecniche di Machine Learning; Competenze sugli approcci di regressione non-lineare, come Gaussian Process Regression (GPR), Polynomial Chaos Expansion (PCE), Neural Networks (NNs) e Convolutional NNs |
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Competenze richieste in inglese | Methods for the generation of reduced-order surrogate models inherent in SSD ING IND/07 also obtained by means of Machine Learning techniques; Expertise on non-linear regression approaches, such as Gaussian Process Regression (GPR), Polynomial Chaos Expansion (PCE), Neural Networks (NNs) and Convolutional NNs |
Requisiti specifici in italiano | Dottore di Ricerca in Ingegneria Aeronautica e Spaziale |
Requisiti specifici in inglese | Good knowledge of italian language suitable for teaching PhD Aeronautical and space engineering |