E’ disponibile una posizione di Ricercatore con competenze di data analysis, natural language processing, knowledge graphs presso il CNR, ISTC, sede di Catania. L’attività di ricerca si occuperà dello sviluppo di strumenti e tecniche di machine learning per l’integrazione di dati sia testuali che strutturati al fine di supportare la gestione della conoscenza nell’ambito del progetto FOSSR per la realizzazione dell'”Italian Open Science Cloud for the Social Sciences”.

Bando di partecipazione:
https://bandi.urp.cnr.it/doc-concorsi/documentazione/4178_DOC_IT.pdf
Deadline: 27/02/2023————-
Chi siamo
————-
Il CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche) è il principale Ente di ricerca italiano, costituito da 88 Istituti di ricerca e da sette Dipartimenti per aree macro-tematiche, con circa 8.500 dipendenti operanti su tutto il territorio nazionale, di cui oltre 7.000 impegnati in ricerca e attività di supporto alla ricerca.
L’Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC) del CNR è un istituto interdisciplinare che si occupa principalmente dello studio dei processi cognitivi, comunicativi e linguistici, sia naturali che artificiali, con particolare riferimento all’intelligenza artificiale ed ai sistemi tecno-sociali: robotica cognitiva, sociale, autonoma e adattiva, ingegneria della conoscenza, tecnologie semantiche, knowledge graphs, machine/deep learning, comprensione automatica del linguaggio naturale. Presso la sede di Catania ci occupiamo di diversi ambiti connessi all’intelligenza artificiale, tra cui acquisizione, integrazione e gestione della conoscenza, processamento del linguaggio naturale, machine learning e grafi di conoscenza.
Il progetto FOSSR riguarda la realizzazione di un “Italian Open Science Cloud for the Social Sciences”, un sistema cloud per supportare la ricerca aperta nel campo delle scienze sociali, costituito da quattro data center distribuiti nel territorio nazionale, di cui uno a Catania.———–
Obiettivi
———–
L’attività di ricerca è finalizzata all’integrazione di dati sia sotto forma di testi in linguaggio naturale che di database strutturati. L’attività comprende il trattamento di entità multimodali rappresentate a diversi livelli di astrazione, considerando anche la loro evoluzione nel tempo e la contestualizzazione nel dominio di riferimento. L’attività esplorerà l’uso di strumenti e tecniche di machine learning per la risoluzione dei task di entity matching, entity linking, name entity resolution e deduplication. Approcci recenti in questo campo si basano sul deep learning e sui modelli di rappresentazione (embeddings) di parole, frasi e nodi di un grafo. L’attività di ricerca esplorerà questi metodi in relazione al progetto FOSSR (Fostering Open Science in Social Science Research) con l’obiettivo di progettare una soluzione integrata di gestione della conoscenza.

———————–
Requisiti richiesti
———————–
Laurea in Informatica, Scienze dell’Informazione, Ingegneria Informatica o discipline attinenti. Esperienza almeno triennale in machine learning, deep learning e linked data; conoscenza delle tecnologie del Semantic Web; conoscenza di metodi e tecniche di data integration; esperienza nell’utilizzo di Python (pandas, scikit learn, pytorch/keras/tensorflow, rdflib) e/o Java (Deeplearning4j, Apache Jena)

———————–
Come candidarsi
———————–
La domanda di partecipazione va presentata via Internet entro il 27 Febbraio 2023 ore 18:00, seguendo le indicazioni del bando di partecipazione:
https://bandi.urp.cnr.it/doc-concorsi/documentazione/4178_DOC_IT.pdf
https://bandi.urp.cnr.it/doc-concorsi/documentazione/4178_DOC_EN.pdf