Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	ITINERIS, ITALIAN INTEGRATED ENVIRONMENTAL RESEARCH INFRASTRUCTURES SYSTEM, AREA ESFRI ENVIRONMENT
Titolo del progetto di ricerca in inglese	ITINERIS, ITALIAN INTEGRATED ENVIRONMENTAL RESEARCH INFRASTRUCTURES SYSTEM, AREA ESFRI ENVIRONMENT
Descrizione sintetica in italiano	ITINERIS costruirà il Polo italiano delle infrastrutture di ricerca per l'osservazione e lo studio dei processi ambientali in atmosfera, dominio marino, biosfera terrestre e geosfera, fornendo accesso a dati e servizi e supportando il Paese nell'affrontare le sfide ambientali attuali e previste.
Descrizione sintetica in inglese	ITINERIS will build the Italian Hub of Research Infrastructures for the observation and study of environmental processes in the atmosphere, marine domain, terrestrial biosphere, and geosphere, providing access to data and services and supporting the Country to address current and expected environmental challenges.
Descrizione del bando in italiano	Selezione per titoli e colloquio ai sensi dell'art. 8 del "Disciplinare concernente le assunzioni di personale con contratto di lavoro a tempo determinato", per l'assunzione, ai sensi dell'art. 83 del CCNL del Comparto “Istruzione e Ricerca” 2016-2018, sottoscritto in data 19 aprile 2018, di unità di personale con profilo professionale di Ricercatore III livello, presso l'Istituto per la Protezione Sostenibile delle Piante - sede di Sesto Fiorentino (FI)
Descrizione del bando in inglese	Selection by qualifications and interview pursuant to article 8 of the "Regulations concerning the recruitment of personnel with fixed-term employment contracts", for the recruitment, pursuant to article 83 of the National Collective Labour Agreement for the 2016-2018 “Education and Research” sector, signed on 19 April 2018, of a staff member with a professional profile of Researcher III level, at the Institute for Sustainable Pant Protection (IPSP) - National Research Council of Italy (CNR), office of Sesto Fiorentino (FI), Italy
Numero posti	1
Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca	Other
Settore Concorsuale	01/B1 - INFORMATICA
S.S.D	-
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Benefits (in italiano) (congedo parentale, giorni di vacanza, etc.)	26 giorni di ferie, 4 giorni di festività soppresse, congedi parentali previsti per legge
Benefits (in inglese) (parental leave, vacation days, etc.)	26 days of vacation, 4 days of canceled public holidays, parental leave provided for by law
Data del bando	10/02/2023

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Full-time
Ore settimanali	36
Organizzazione/Ente	Consiglio Nazionale delle Ricerche
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Stato/Provincia	Sesto Fiorentino
Città	Sesto Fiorentino
Codice postale	50019
Indirizzo	Via Madonna del Piano, 10

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE
Tipo	Research Laboratory
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	Istituto per la Protezione Sostenibile delle Piante
Paese	ITALY
Stato/Provincia	Sesto Fiorentino
Città	Sesto Fiorentino
Codice postale	50019
Indirizzo	Via Madonna del Piano, 10
E-mail	protocollo.ipsp@cnr.it
Sito web	http://www.ipsp.cnr.it
Telefono	+390113977911

 

Dettagli per la candidatura

Data prevedibile per l'assunzione	05/06/2023
Data di scadenza del bando	13/03/2023
Come candidarsi	ww.urp.cnr.it

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Computer science

 

Esperienze di ricerca richieste

Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca	Informatics
Anni di esperienza richiesti	4

 

Lingue richieste

Lingua	ENGLISH
Livello di conoscenza della lingua	Excellent

 

Requisiti aggiuntivi

Competenze richieste in italiano	Laurea Magistrale ex DM 270/2004 in LM-17 Fisica, LM-18 Informatica, LM-20 Ingegneria aerospaziale e astronautica, LM-23 Ingegneria civile, LM-27 Ingegneria delle telecomunicazioni, LM-28 Ingegneria elettrica, LM-29 Ingegneria elettronica, LM-31 Ingegneria gestionale, LM-32 Ingegneria informatica, LM-33 Ingegneria meccanica, LM-35 Ingegneria per l'ambiente e il territorio, LM-40 Matematica, LM-69 Scienze e tecnologie agrarie, LM-82 Scienze statistiche, o laurea specialistica (LS) conseguita ex DM 509/99 o diploma di laurea conseguito secondo l’ordinamento previgente al DM 509/99 (laurea del vecchio ordinamento), equiparate alla LM sopra indicate ai sensi del D.I. 9 luglio 2009 pubblicato in G.U. del 7/10/2009, n. 233 ai fini della partecipazione ai pubblici concorsi
Competenze richieste in inglese	Master's degree ex DM 270/2004 in LM-17 Physics, LM-18 Computer science, LM-20 Aerospace and astronautical engineering, LM-23 Civil engineering, LM-27 Telecommunications engineering, LM-28 Electrical engineering, LM-29 Electronic engineering , LM-31 Management engineering, LM-32 Computer engineering, LM-33 Mechanical engineering, LM-35 Environmental and land engineering, LM-40 Mathematics, LM-69 Agricultural science and technology, LM-82 Statistical science, o specialist degree (LS) obtained pursuant to DM 509/99 or degree obtained according to the system prior to DM 509/99 (degree of the old system), equivalent to the LM indicated above pursuant to D.I. 9 July 2009 published in G.U. of 7/10/2009, n. 233 for the purpose of participating in public competitions
Requisiti specifici in italiano	esperienza almeno triennale nello sviluppo e gestione dei servizi cloud, dei sistemi informativi e di reti dedicate allo sviluppo di algoritmi, approcci avanzati di armonizzazione dei dati e tecniche di apprendimento automatico (machine learning, deep learning ed altre tecniche di intelligenza artificiale) per creare interfacce volte alla gestione, condivisione e riutilizzo dei big-data (standard FAIR) al fine di migliorare la fenotipizzazione delle piante; ovvero possesso del titolo di Dottore di Ricerca o PhD attinente all’esperienza richiesta
Requisiti specifici in inglese	at least three years of experience in the development and management of cloud services, information systems and networks dedicated to the development of algorithms, advanced data harmonization approaches and machine learning techniques (machine learning, deep learning and other artificial intelligence techniques) to create interfaces aimed at the management, sharing and reuse of big data (FAIR standard) in order to improve the phenotyping of plants; or possession of the title of Research Doctor or PhD relevant to the required experience