self-adaptive software; big data; optimization
Attività di alta formazione tramite la ricerca nell'ambito del progetto " Software Adaptation for Extreme Automation " (SAXA) (programma di intervento "Assegni di ricerca FSE", POR Regione Toscana FSE 2014/2020, Asse A, Azione A.2.1.7) in cooperazione tra l'unità di ricerca System Modelling and Analysis (SYSMA), della Scuola IMT Alti Studi di Lucca e l'impresa Extreme Automation Srl. Il candidato dovrà svolgere le seguenti attività: contribute to a research project concerning the design, analysis, and deployment of self-adaptive software for the optimization of complex workflows in plants. The candidate will propose advanced solutions for: i) gathering of large quantities of data from sensors in a plant; ii) the development of a predictive model that uses such data to forecast the plant's dynamics; iii) the design of an on-line planning strategy that guarantees certain user-desired properties (e.g., throughput and yield) while optimizing costs. L'obiettivo formativo del percorso di alta formazione tramite la ricerca proposto intende favorire l'inserimento dell'assegnista non solo verso la carriera di ricercatore in ambito accademico ma soprattutto verso un inserimento nel mondo del lavoro al di fuori del sistema pubblico.
Titolare di un diploma di dottorato (o titolo estero equivalente) o, in alternativa, titolare di una laurea specialistica o di una laurea del vecchio ordinamento in Computer Science o Computer Engineering, con almeno tre anni di esperienza e ricerca documentata presso università o centri di ricerca pubblici o privati; Il/la candidato/a dovrà non aver già compiuto il 36-esimo anno di età alla data di presentazione della domanda di partecipazione al bando; Il/la candidato/a dovrà dichiarare un domicilio in Toscana alla data di presentazione della domanda di partecipazione al bando.
Competenze documentate nei seguenti ambiti: the design, analysis, and implementation of self-adaptive solutions for the optimization of non-functional properties of software and systems; Esperienza pregressa nei seguenti ambiti: development of self-adaptive systems in industrial contexts, self-adaptive software systems, excellent modeling and programming skills; Ottima conoscenza della lingua inglese sia parlata che scritta.
L’assegno di ricerca è finanziato per il 50% con le risorse del POR FSE 2014-2020 e rientra nell'ambito di Giovanisì (www.giovanisi.it), il progetto della Regione Toscana per l'autonomia dei giovani.
€ 27.000,00/anno al lordo degli oneri previdenziali, assistenziali e fiscali
2 years
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- University degree and ongoing PhD (compulsory)
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