La Scuola universitaria professionale della Svizzera Italiana (SUPSI) mette a concorso una posizione come Ricercatore/trice con PhD in Resource-constrained NanoRobotics, presso l’Istituto Dalle Molle di studi sull’intelligenza artificiale (IDSIA USI-SUPSI) del Dipartimento tecnologie innovative (DTI) con sede Lugano. Grado d’occupazione del 100%. Entrata in servi-zio 1° luglio 2026 o data da convenire.
 

Responsabilità e attività

• Gestione e partecipazione di ricerca nell’area di piattaforme nano-robotiche miniaturizzate basate su deep learning energe-ticamente efficiente. Questa posizione post-doc fa parte del più ampio programma di ricerca del gruppo di ricerca di Nano-Robotica di IDSIA. In questo contesto, la ricerca affronterà le principali sfide per lo sviluppo e il deployment di modelli di Tiny Machine Learning (TinyML) su Microcontroller Units (MCU) e System-on-Chips (SoC) a bassissimo consumo di potenza (ULP). Ciò include metodi di compressione hardware-aware dei modelli di TinyML, quantizzazione, pruning e knowledge di-stillation, nonché l’ottimizzazione della pipeline di deployment tramite ottimizzazioni a livello di kernel/grafo e strategie di ti-ling, mirato a piattaforme eterogenee ULP MCU/SoC.
• Contribuire alla crescita del gruppo di ricerca di NanoRobotica ottenendo finanziamenti per la ricerca: dallo studio dello stato dell’arte, alla definizione di nuove idee di ricerca e alla stesura di proposte per il Fondo Nazionale Svizzero (FNS) e per pro-grammi di finanziamento europei (UE), tra gli altri. 
• Supervisione di dottorandi (PhD) che lavorano nel dominio della nanorobotica.
• Guidare il processo di scrittura di articoli scientifici di alta qualità, sia per conferenze che riviste, report interni e report di pro-getto.
• Collaborare in modo efficiente ed efficace in team con colleghi, partner di ricerca ed esperti di progettazione di hardware di-gitale.
• Presentare il proprio lavoro a un ampio pubblico in conferenze, riunioni con partner di progetto, seminari, workshop (tra gli altri).
• Svolgere attività didattiche presso SUPSI e supervisionare studenti di Bachelor/Master in progetti e tesi.

Requisiti

Essenziali

• Dottorato di ricerca (PhD) in Ingegneria Elettrica, Elettronica, Robotica, Machine Learning, Informatica o campi affini.
• Solida conoscenza del dominio di ricerca della nanorobotica, inclusi sotto-domini come TinyML e hardware digitale ULP.
• Capacità comprovata sul campo di svolgere eccellente lavoro scientifico (programmazione, scrittura, preparazione di pre-sentazioni, didattica, ecc.) anche senza supporto di strumenti di AI generativa (ad es. ChatGPT, Gemini, Claude, ecc.), non-ché capacità di pensiero critico (requisito imprescindibile).
• Comprovata e solida metodologia scientifica e capacità di definizione dei progetti, discussione scientifica e visione dell’evoluzione futura dell’area di ricerca della nanorobotica.
• Solida lista di pubblicazioni in ambiti quali AI, sistemi embedded, machine learning e robotica in rilevanti venues (Q1, A+), quali IEEE, ACM, Elsevier e Springer. Il candidato/a deve figurare come primo/a autore/ice in parte significativa (>50%) delle sue pubblicazioni (requisito imprescindibile).
• Comprovata esperienza pratica/tecnica nella progettazione, addestramento, implementazione, ottimizzazione e deployment efficiente di modelli di deep learning su piattaforme embedded a bassissimo consumo (ULP). È inoltre richiesta una solida competenza nel TinyML e piattaforme robotiche miniaturizzate (nano-scale).
• Esperienza con framework di deep leatning, quali Deepploy, NNTool, TfliteMicro. 
• Solida esperienza nella programmazione e ottimizzazione di MCU/SoC multicore ULP, come Cortex-M4 ed ESP32. Espe-rienza con processori basati su RISC-V, in particolare GWT GAP8/9 (requisito imprescindibile). 
• Esperienza nella programmazione e nel testing sul campo di piattaforme nanorobotiche, inclusi il deployment e la valida-zione in condizioni reali di algoritmi di deep learning onboard sotto vincoli stringenti di potenza e memoria. L’esperienza con la piattaforma Bitcraze Crazyflie 2.0/2.1 sarà considerata un titolo preferenziale. 
• Competenza nella programmazione in Python per il deep learning e in C/C++ per MCU. La programmazione in assembly costituisce un plus. 
• Esperienza comprovata nella supervisione di studenti di Bachelor/Master in progetti di corso e tesi. 
• Elevata motivazione, impegno e forte orientamento alla ricerca e alla pubblicazione del proprio lavoro in conferenze e riviste di alto livello. 
• Forte motivazione e impegno nel portare a termine attività di ricerca, milestone e scadenze. 
• Buone capacità organizzative, abilità nel lavorare in autonomia e nel pianificare e dirigere il lavoro altrui, inclusi dottorandi. 
• Capacità di guidare in modo efficiente team di lavoro, inclusa l’abilità di ingaggiare un dialogo scientifico con colleghi di altri ambiti di ricerca. 
• Interesse per l’insegnamento e la supervisione/guida di studenti (Bachelor, Master, PhD). 
• Ottima padronanza dell’inglese scritto e parlato.

Preferibili

• Esperienze di ricerca rilevanti e documentate al di fuori del gruppo di dottorato.
• Esperienza con algoritmi di visione artificiale, quali object detection, tracking o navigazione visiva, su piattaforme nano-robotiche caratterizzate da stringenti vincoli di latenza e consumo energetico.
• Esperienza nei topic del continual learning e on-device learning nel contesto di piattaforme computazionali ULP a bassissimo consumo energetico.
• Familiarità con la programmazione parallela (ad es. CUDA) di sistemi many-core, multi-core e eterogenei (ad es. NVIDIA Orin, ARM big.LITTLE).
• Familiarità con la programmazione di basso livello come driver dei sensori (ad es. IMU, TOF) e con i protocolli di comunicazione (ad es. I2C, SPI).

Offriamo

• Contratto a tempo determinato di 1 anno, con possibilità di rinnovo.
• Retribuzione competitiva, in linea con gli standard del Fondo Nazionale Svizzero per la ricerca scientifica e l’esperienza del candidato.
• Sede di lavoro presso IDSIA USI-SUPSI, nel nuovo campus di Lugano-Viganello (Svizzera).
• Ambiente di lavoro internazionale e interattivo.
• Rimborso dei costi per la partecipazione a conferenze, workshop ed eventi di alto profilo.
• Opportunità di sviluppare competenze professionali e scientifiche.

Candidatura

Saranno prese in considerazione unicamente le candidature inoltrate entro il 21.05.2026 tramite il formulario di candidatura dedicato, corredate da:

• Lettera di motivazione (1-2 pagine), inclusa una breve descrizione della propria ricerca di dottorato e una prospettiva sulle future direzioni di ricerca.
• Due lettere di referenze (verificabili con indirizzi e-mail).
• Curriculum vitae con il link alla tesi di dottorato.
• Elenco completo delle pubblicazioni, dei premi e delle principali release open-source.
• Certificato degli esami sostenuti (sia Bachelor che Master).

Per ulteriori informazioni è possibile rivolgersi al Dr. Daniele Palossi. 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.