1 annuncio per il ruolo di manufacturing engineer - switzerland (recruiting in corso)

Ricercatrice / Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing
SUPSI —Manno, TI
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Esperienza nella progettazione e implementazione di architetture dati e pipeline per l’integrazione di sorgenti eterogenee (p.es. sensori/IoT, sistemi di…

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Ricercatrice / Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing

SUPSI -
Manno, TI

Candidati adesso

Dettagli della posizione

100%

Qualifiche

NoSQL
Inglese
Ricerca
Master
SQL
Bachelor
Sviluppo software
Informatica
Graph databases
Python

Descrizione completa della posizione

La Scuola universitaria professionale della Svizzera Italiana (SUPSI) mette a concorso una posizione come Ricercatrice / Ricercatore nell’ambito di Sistemi di Supporto Decisionale e Intelligenza Artificiale applicata per la Circular Economy e il De/Re-manufacturing , presso l’Istituto sistemi e tecnologie per la produzione sostenibile (ISTePS) del Dipartimento tecnologie innovative (DTI) con sede Lugano. Grado d’occupazione del 100%. Entrata in servizio 1° ottobre 2026 o data da convenire.

Responsabilità e attività

Svolge attività di ricerca applicata e sviluppo sperimentale nell’ambito dell’Advanced Analytics e Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione dei sistemi manifatturieri orientati alla circular economy, con particolare riferimento a processi di de-manufacturing e re-manufacturing.
Progetta, sviluppare e validare pipeline dati multi-modali (sensori, time-series, dati di processo, documentazione tecnica, dati da sistemi informativi) a supporto di diagnostica, classificazione, tracciabilità e ottimizzazione operativa.
Sviluppa modelli informativi industriali (ontologie, knowledge graph, basi di conoscenza) e approcci ibridi di Intelligenza Artificiale per integrare conoscenza di dominio con i dati di campo, a supporto di decisioni trasparenti (Explainable AI).
Contribuisce alla definizione e sperimentazione di soluzioni human-in-the-loop per la valutazione delle condizioni del prodotto in ingresso, la scelta di percorsi di lavorazione e la gestione dell’incertezza/variabilità tipica dei flussi EoL (end-of-life).
Realizza proof-of-concept e prototipi software (incl. servizi, API, microservizi, dashboard e strumenti di analisi) integrati con infrastrutture IIoT e ambienti di sperimentazione (Learning Factory / SPS Innovation Factory).
Collabora alla pianificazione e gestione tecnico-scientifica di progetti di ricerca e mandati con partner industriali e accademici (Innosuisse, Horizon Europe/Horizon 2020 o programmi affini), inclusa la preparazione di deliverable e la rendicontazione tecnica.
Contribuisce all’acquisizione di nuovi progetti di ricerca (definizione di concept, work-plan tecnico, identificazione partner, stesura di sezioni tecniche della proposta).
Supporta la divulgazione dei risultati tramite redazione di articoli scientifici, presentazioni a conferenze e attività di trasferimento tecnologico verso aziende del territorio.
Affianca in modo puntuale attività didattiche e di supervisione di studenti (tesi Bachelor/Master), in coerenza con le esigenze del laboratorio

Requisiti

Master in ambito tecnico-scientifico (p.es. Ingegneria Gestionale/Industriale, Ingegneria informatica, Data Science, Ingegneria dei sistemi o affini).
Almeno tre anni di esperienza qualificata di lavoro e/o di ricerca dopo il conseguimento del Master (i periodi in posizioni di assistente e/o dottorando sono considerati parte integrante dell’esperienza).
Comprovata esperienza nello sviluppo di soluzioni AI/ML e Data Analytics in contesti industriali o sperimentali (p.es. anomaly detection, diagnostica, classificazione, ottimizzazione, supporto decisionale).
Esperienza nella progettazione e implementazione di architetture dati e pipeline per l’integrazione di sorgenti eterogenee (p.es. sensori/IoT, sistemi di produzione, sistemi informativi aziendali), inclusa la gestione di basi dati (SQL e/o NoSQL).
Conoscenza di metodi e strumenti per Knowledge Engineering (p.es. ontologie, knowledge graph, semantic data modeling) e/o interesse documentabile allo sviluppo di approcci neuro-simbolici per l’explainable / trustworthy AI.
Esperienza nella redazione di deliverable tecnici e report di progetto di ricerca in ambito AI/ML, con attenzione alla coerenza metodologica, alla tracciabilità dei dati e alla chiarezza espositiva verso stakeholder eterogenei.
Ottima padronanza di linguaggi e strumenti per lo sviluppo software e data science (p.es. Python; conoscenza di toolchain per versionamento e collaborazione).
Produzione scientifica documentata su tematiche affini (p.es. almeno cinque pubblicazioni tra conferenze, journal o report tecnico-scientifici).
Capacità documentata di contribuire alla redazione di proposte di progetti di ricerca, e alla produzione di contributi scientifici e tecnici nell’ambito della sostenibilità ambientale e sociale.
Capacità di coordinare piccoli gruppi di ricerca nell'ambito di progetti di ricerca finanziati, mantenendo un approccio scientifico e collaborativo.
Esperienza (o forte familiarità) con quadri di ricerca nazionali e/o europei (p.es. Innosuisse, Horizon Europe/H2020) e con dinamiche di collaborazione pubblico‑privata.
Spirito d’iniziativa, capacità di lavorare in autonomia, attitudine al lavoro in team multidisciplinari e in contesti multiculturali; buone capacità comunicative.
Ottima conoscenza della lingua inglese e padronanza di una lingua nazionale. La conoscenza di una seconda lingua nazionale costituisce titolo preferenziale.

Cosa offriamo

Un contratto a tempo determinato di durata massima di 3 anni, con possibilità di rinnovo.
Un ambiente di lavoro stimolante in un team di ricerca applicata attivo in progetti nazionali ed europei, con accesso a infrastrutture sperimentali e casi d’uso industriali.
La possibilità di contribuire allo sviluppo di nuove linee di ricerca e al trasferimento tecnologico verso aziende del territorio nel contesto di Industria 4.0/5.0 e Circular Economy.
Opportunità di crescita professionale attraverso responsabilità progressive su attività di progetto, pubblicazioni e acquisizione di finanziamenti competitivi.

Candidatura

Saranno prese in considerazione unicamente le candidature inoltrate entro il 30 agosto 2026 tramite il formulario di candidatura dedicato, corredate da:
Curriculum vitae.

Lettera di motivazione che includa anche una breve descrizione dell’esperienza (1-2 pagine).
Copia dei Diplomi e certificati di studio
Eventuali certificati di lavoro
Lista di tre referenze (nome e indirizzo e-mail).

Per ulteriori informazioni è possibile rivolgersi al Dr. Franco Antonio Cavadini .

Non saranno accettate candidature incomplete, inviate a indirizzi diversi o oltre il termine stabilito. Oltre ai documenti richiesti per la candidatura online, potrebbe essere necessaria l’integrazione con ulteriore documentazione, come il casellario giudiziale o una copia di un documento d’identità.

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