Job Description

25 agosto 2025


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

Ricercatore/rice o Ricercatore/rice con PhD nell'area del Privacy Preserving Data Processing

presso l'Istituto 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 novembre 2025 o data da convenire.
Ambito e scopo della posizione
L'obiettivo della posizione e supportare le attivita di ricerca e sviluppo focalizzate sulla progettazione di soluzioni innovative per il machine learning con preservazione della privacy, con particolare attenzione ai Large Language Models (LLMs). La persona selezionata contribuira alla progettazione e implementazione di tecnologie per la tutela della privacy specificamente adattate alle architetture basate sui transformers. Il ruolo prevede una stretta collaborazione con team interdisciplinari, inclusi ricercatori accademici, ingegneri del software e partner industriali, al fine di tradurre la ricerca all'avanguardia in soluzioni pratiche per l'inferenza e il fine-tuning degli LLM con preservazione della privacy.


Responsabilita e attivita
La persona selezionata entrera a far parte di gruppi di ricerca focalizzati sullo sviluppo di soluzioni privacy preserving, con un'attenzione specifica a machine learning e alle privacy-enhancing technologies.In particolare:


Contribuire alla progettazione e implementazione di tecnologie per la tutela della privacy, adattate specificamente ad architetture basate su transformer e LLMs, con un'enfasi su addestramento e inferenza sicuri. Collaborare con team interdisciplinari, inclusi esperti di NLP, ingegneri del software e partner accademici/industriali, per tradurre la ricerca all'avanguardia in applicazioni pratiche. Supportare le attivita di ricerca e sviluppo volte a far progredire le tecniche di apprendimento automatico con preservazione della privacy, valutandone efficacia, scalabilita e conformita. Sviluppare e testare prototipi software di sistemi privacy-preserving, contribuendo all'integrazione delle soluzioni proposte in piattaforme reali o dimostratori tecnologici.





Requisiti
Il/La candidato/a ideale soddisfera i seguenti requisiti essenziali:


Dottorato di Ricerca in Informatica, Data Science, Machine Learning o ambiti affini. Esperienza comprovata con privacy-enhancing technologies e loro applicazione a modelli di machine learning. Solida esperienza con framework di deep learning (es. PyTorch, TensorFlow) e strumenti di data science (es. NumPy, Pandas, Scikit-learn). Ottima padronanza di linguaggi di programmazione, in particolare in Python, con familiarita con sistemi di controllo versione (es. Git). Solida preparazione matematica, inclusi algebra lineare, teoria della probabilita, ottimizzazione e crittografia. Conoscenza approfondita degli algoritmi di machine learning, con particolare attenzione ai modelli basati su transformer. Capacita di lavorare in autonomia e di gestire scadenze e deliverable di progetto. Storico di pubblicazioni in ambiti quali privacy, machine learning e/o elaborazione del linguaggio naturale. Comprovata capacita di collaborare efficacemente in team interdisciplinari e internazionali.
Offriamo
Contratto a tempo determinato, con possibilita di rinnovo. Partecipazione a progetti di ricerca all'avanguardia con partner industriali nazionali. Salario competitivo, in linea con gli standard svizzeri e l'esperienza del/la candidato/a. Posizione mista tra attivita di ricerca e sviluppo tecnologico avanzato.
Candidatura
Informazioni supplementari possono essere richieste a Davide Andreoletti e Omran Ayoub. I candidati dovranno presentare i seguenti documenti:


Curriculum vitae con elenco delle pubblicazioni e (se disponibile) link alla tesi di dottorato Elenco degli esami sostenuti e dei relativi voti conseguiti durante il percorso di laurea triennale e magistrale Elenco di due referenze (con relativi indirizzi e-mail) Lettera di motivazione, comprensiva di una breve descrizione delle esperienze di ricerca precedenti e degli interessi futuri (1-2 pagine)

Saranno prese in considerazione unicamente le candidature inoltrate entro il 30 settembre 2025 Non sono accettate candidature incomplete, inviate ad altri indirizzi o oltre il termine stabilito. Si informa che, in base ai nostri regolamenti interni, il casellario giudiziale del paese di residenza sara richiesto ai candidati selezionati durante il processo di selezione.