Job Description

25 agosto 2025


XScadenza: 17 settembre 2025
La Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana (SUPSI) mette a concorso una posizione come

Dottoranda/o in Gestione Intelligente e Affidabile delle Reti di Nuova Generazione

presso l'

Istituto Sistemi Informativi e Networking (ISIN)

al Dipartimento tecnologie innovative (DTI) con sede a Lugano. Grado d'occupazione del 100%. Entrata in servizio 1 gennaio 2026 o data da convenire.
Ambito e scopo della posizione
Il progetto

SUSTAINET-Advance, parte del programma Eureka Cluster CELTIC-NEXT

, mira a migliorare la sostenibilita, la resilienza e la sicurezza delle future reti 5G/B5G/6G sfruttando tecnologie avanzate come il calcolo neuromorfico e le reti ottiche. Un'attenzione particolare e rivolta all'interdipendenza tra le reti energetiche e quelle di comunicazione, al fine di promuovere un'Europa piu resiliente ai cambiamenti climatici e tecnologicamente sovrana. Il progetto integra attivita di ricerca sulla performance delle reti senza attriti, sulla scalabilita della connettivita e sull'intelligenza artificiale progettata in modo sicuro, per supportare l'automazione intelligente e fluida delle infrastrutture di comunicazione di nuova generazione.

Poiche le tecniche di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI) stanno diventando sempre piu centrali per il controllo e l'orchestrazione automatizzati delle reti, garantire l'affidabilita di queste soluzioni basate sull'AI rappresenta una sfida cruciale. L'AI affidabile e infatti essenziale per abilitare operazioni di rete affidabili, sicure, spiegabili ed efficienti in una vasta gamma di casi d'uso, contribuendo cosi alla costruzione di infrastrutture di rete sostenibili e fidate.

Il dottorando contribuira allo sviluppo di un framework per l'AI affidabile a supporto dell'automazione fidata delle reti, con un focus specifico sulla definizione delle caratteristiche dell'AI affidabile nel contesto dell'automazione delle reti

. Cio include aspetti quali la trasparenza (modelli interpretabili, explainable AI, causal machine learning), l'affidabilita delle previsioni (quantificazione dell'incertezza, conformal prediction, tecniche di calibrazione), la correttezza e la mitigazione dei bias, il calcolo efficiente dal punto di vista energetico (Green AI), la sicurezza delle infrastrutture e le tecnologie per la tutela della privacy. Inoltre, verra dedicata particolare attenzione a potenziare la robustezza e l'affidabilita dei modelli AI impiegati nel monitoraggio e nel controllo delle reti, inclusa la rilevazione e la mitigazione delle vulnerabilita avversarie mediante tecniche come l'adversarial training.

Il dottorando contribuira anche alla pubblicazione di articoli scientifici, alla redazione dei deliverable di progetto e all'organizzazione di workshop ed eventi correlati.

Il dottorando collaborera e partecipera ad attivita di ricerca con team provenienti da 10 Paesi, tra cui Germania, Svezia, Francia, Polonia, Canada, Finlandia, Irlanda, Spagna, Belgio, Regno Unito e Svizzera, e oltre 110 partner industriali e accademici, tra cui Adtran Networks SE, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute (HHI), InfoSim GmbH & Co. KG, TU Munchen, Julius-Maximilians-Universitat Wurzburg, Technical University Berlin, Chalmers University of Technology, SKOOR AG, DFKI (German Research Center for Artificial Intelligence), Nokia Solutions and Networks GmbH & Co. KG, e Deutsche Telekom AG, tra molti altri.

Responsabilita e attivita
Svolge attivita di ricerca nel settore delle reti di comunicazione, con particolare attenzione alla gestione automatizzata delle reti e dei servizi nelle infrastrutture di nuova generazione (5G/B5G/6G). Progetta, implementa e valuta soluzioni avanzate basate su machine learning e intelligenza artificiale, incluse tecniche e modelli interpretabili, affidabili ed efficienti dal punto di vista energetico per il monitoraggio, il controllo e l'orchestrazione intelligente delle reti. Collabora attivamente con partner accademici e industriali in un contesto internazionale e multidisciplinare. Contribuisce alla diffusione dei risultati della ricerca attraverso pubblicazioni scientifiche di alto impatto, strumenti open-source e presentazioni in conferenze internazionali. Supporta l'organizzazione di workshop, seminari e altre attivita di divulgazione scientifica, in linea con gli obiettivi del progetto e a beneficio della piu ampia comunita di ricerca.
Requisiti
Laurea magistrale in Ingegneria, Telecomunicazioni, Informatica, Ingegneria Elettronica o discipline affini. Precedente esperienza, anche tramite tirocini o progetti di ricerca, in ambiti quali le telecomunicazioni e le reti. Conoscenza delle architetture di rete 5G e delle tecnologie emergenti, nonche familiarita con strumenti e tecnologie di virtualizzazione e cloud computing. Comprensione delle basi dell'analisi dei dati, del machine learning e dell'intelligenza artificiale. Padronanza dei principali linguaggi di programmazione, come Python. Esperienza nello sviluppo di algoritmi di ottimizzazione basati su machine learning. Ottime capacita di problem-solving, approccio proattivo e orientato alla soluzione, e capacita di lavorare in team multidisciplinari.

La SUPSI offre
SUPSI offre un ambiente stimolante e opportunita uniche per chi desidera crescere professionalmente e contribuire attivamente all'innovazione. In particolare, la posizione offre:
Un ambiente di ricerca internazionale, con collaborazioni accademiche e industriali di alto livello. Un contratto a tempo determinato. Un salario in linea con gli standard svizzeri. Un lavoro stimolante in un team di ricerca giovane e dinamico, costantemente attivo nell'ambito di progetti di ricerca nazionali ed europei. La possibilita di partecipare a progetti di ricerca e a conferenze internazionali.

Candidatura
Saranno prese in considerazione unicamente le candidature inoltrate entro il

17 settembre 2025

tramite il formulario di candidatura dedicato, corredate da:
Curriculum vitae con lista delle pubblicazioni (se presenti) e link alla tesi di Master Lettera di raccomandazione di almeno un tutor precedente Lettera di motivazione che includa una breve descrizione dell'esperienza (1-2 pagine) Certificati di studio (se presenti) Elenco di tre referenze con i loro dati di contatto
Per ulteriori informazioni e possibile rivolgersi a Omran Ayoub.

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'identita.

Il nostro impegno
La SUPSI crede che il futuro nasca dalla valorizzazione di prospettive diverse, esperienze uniche e da una cultura equa, inclusiva e rispettosa delle diversita.