Job Description

12 settembre 2025


XScadenza: 30 settembre 2025
La Scuola universitaria professionale della Svizzera Italiana (SUPSI) mette a concorso una posizione come

Ricercatore/trice con Ph.D. in Visual Inertial Odometry basata su Intelligenza Artificiale

per Dispositivi Robotici Neuromorfici Ultra-low-power

presso l'

Istituto Dalle Molle di studi sull'intelligenza artificiale (IDSIA USI-SUPSI)

del Dipartimento tecnologie innovative (DTI) con sede Lugano. Grado d'occupazione dal 60% al 100%. Entrata in servizio 1 novembre 2025 o data da convenire.
Responsabilita e attivita
Il/la candidato/a prescelto/a perseguira la propria agenda di ricerca e partecipera anche a gruppi di ricerca in Visual Inertial Odometry basata su Intelligenza Artificiale per Dispositivi Robotici Neuromorfici Ultra-low-power. In particolare:
Attivita di ricerca nei campi dell'intelligenza artificiale, i.e., spiking e artificial neural networks, dei sistemi embedded neuromorfici ultra-low-power e della robotica su piattaforme miniaturizzate (nano-sized). Gestione e coordinamento delle attivita di ricerca in un progetto internazionale del Fondo Nazionale Svizzero (SNSF) focalizzato su tec-nologie innovative per lo sviluppo di una nuova generazione di piattaforme nano-robotiche (i.e., diametro sotto i dieci centimetri e po-che decine di grammi di peso) estremamente intelligenti, capaci di guida autonoma e caratterizzati da inediti aspetti di percezione neu-romorfica. Sviluppa progettazioni di algoritmi di deep learning ibridi, basati su frame video ed eventi (i.e., event-based cameras), per task di visual inertial odometry. Supervisiona gli studenti di dottorato impiegati nello sviluppo di algoritmi di deep learning per visual inertial odometry su piattaforme hardware a bassa capacita computazionale, i.e., ultra-low power. Programma piattaforme embedded ultra-low-power quali microntrollori ARM e RISC-V. Coordina le attivita di scrittura scientifica per articoli da conferenza, da rivista scientifica e per reportistica interna. Coopera in modo efficace ed efficiente con i collaboratori interni, dottorandi, partner di progetto ed esperti di digital design hardware. Predisposizione nel presentare il proprio lavoro ad un vasto pubblico nell'ambito di conferenze scientifiche, meetings di progetto, semi-nari e workshops. Assistenza alla didattica universitaria, supervisione di studenti Bachelor e Master in attivita progettuali e di tesi. Contribuisce alla crescita del gruppo di ricerca di NanoRobotica IDSIA, contribuendo nella scrittura di nuovi progetti di ricerca, propo-nendo nuove linee di ricerca, contribuendo nelle attivita di networking del gruppo e assicurando nuovi fondi per la ricerca.
Requisiti
Per ricoprire al meglio questa posizione, sono richiesti i seguenti requisiti principali, con alcune competenze aggiuntive considerate preferenziali.

Requisiti principali
Dottorato in ingegneria elettronica, informatica, robotica, machine learning o campi affini. Solida lista di pubblicazioni scientifiche nell'ambito dell'AI, dei sistemi embedded, del machine learning e della robotica in venue scienti-fiche di prima fascia, e.g., IEEE, ACM, Elsevier, Springer. Sono richiesti sia articoli su rivista che in conferenze scientifiche per cui il can-didato figuri come primo autore. Solida esperienza (con comprovati risultati) nel deep learning e nel machine learning (progettazione, addestramento, implementazione e deployment). E considerato un valore aggiunto l'esperienza nel tiny machine learning (TinyML). Solida esperienza (con comprovati risultati) nella visual inertial odometry (VIO) basata su deep learning. Costituisce un valore aggiunto l'esperienza nella VIO basata su metodi geometrici, mentre l'esperienza nella VIO basata su eventi rappresenta un requisito fortemente preferenziale. Solida esperienza (con comprovati risultati) nella programmazione e ottimizzazione di system-on-chip multicore ultra-low-power e di mi-crocontrollori, quali Cortex M4 e ESP32. Costituisce un requisito fortemente preferenziale l'esperienza con processori basati su RISC-V, in particolare GAP8/9 di GWT. Esperienza consolidata nella programmazione e nell'utilizzo sul campo di piccoli robot aerei (micro/nano/pico-robots). E considerato un valore aggiunto l'esperienza con il BC Crazyflie 2.0/2.1. Esperienza con sensori neuromorfici e basati su eventi (i.e., event-based cameras), nonche con dataset di serie temporali basati su even-ti. Ottima padronanza della programmazione in Python per il deep learning e in C/C++ per i microcontrollori. E considerato un valore ag-giunto la programmazione in Assembly. Esperienza (con comprovati risultati) nella supervisione di studenti triennali e magistrali in attivita progettuali e tesi. Elevata motivazione, impegno e forte desiderio di svolgere attivita di ricerca e pubblicare in conferenze e riviste di alto livello. Forte motivazione e impegno nel portare a termine attivita di ricerca, milestones, deliverables nel rispetto delle scadenze. Buone capacita organizzative, autonomia nel lavoro e abilita nella pianificazione e nella direzione del lavoro altrui, inclusa la supervisio-ne di dottorandi, assegnisti e tesisiti. Capacita di lavorare in team e di collaborare con colleghi e altri membri dell'Istituto, nonche propensione per il dialogo scientifico (proattivita nella ricerca). Interesse per l'insegnamento e la supervisione di studenti (triennale, magistrale, dottorato). Ottima padronanza dell'inglese scritto e parlato.
Requisiti preferenziali
Esperienze di ricerca rilevanti e documentate al di fuori del gruppo di dottorato. Esperienza in neuromorphic processing/computing, ad esempio con spiking neural networks. Esperienza nei topic del continual learning e on-device learning nel contesto di piattaforme computazionali ultra-low-power a bassissi-mo consumo energetico. Esperienza con il Robotic Operating System (ROS) e nella raccolta dati tramite sistemi di motion capture, come Vicon. Familiarita con la programmazione parallela (ad es. CUDA) di sistemi many-core, multi-core e eterogenei (ad es. schede NVIDIA Tegra, architettura ARM big.LITTLE). Familiarita con la programmazione di basso livello come driver dei sensori (ad es. IMU) e con i protocolli di comunicazione (ad es. I2C, SPI).
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. Partecipazione a conferenze e workshop di alto profilo, con possibilita di networking scientifico e professionale. Opportunita di sviluppo professionale e scientifico, con accesso a tecnologie all'avanguardia nel campo del machine learning. Un contratto a tempo determinato di tre anni, con possibilita di rinnovo. Un salario competitivo, in linea con gli standard svizzeri e l'esperienza del candidato.
Candidatura
Saranno prese in considerazione unicamente le candidature inoltrate entro il

30 settembre 2025

tramite il formulario di candidatura dedicato, corredate da:
Curriculum vitae con lista delle pubblicazioni (se presenti) e link alla tesi di Dottorato. Lettera di motivazione (1-2 pagine) - spiegando perche si desidera lavorare con noi su questi temi - e includendo una breve descrizione della propria ricerca di dottorato e includendo una prospettiva sulle future direzioni di ricerca che siano sia in linea la propria esperienza pregressa che con gli obiettivi del gruppo di ricerca di NanoRobotica dell'IDSIA. Certificati di studio. Due lettere di referenze (verificabili con indirizzi e-mail). Due lettere di referenza (con indirizzi e-mail).
Per ulteriori informazioni e possibile rivolgersi a:

Dr. Daniele Palossi

Prof. Dr. Alessandro Giusti



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.