Ricercatore​/trice post-dottorato in scienza dei dati e modellizzazione predittiva delle patate

• Sviluppare modelli di apprendimento automatico e statistici per prevedere il rischio d'infezione virale nella produzione svizzera delle patate da semina nonché modelli predittivi relativi alla dormienza e alla germogliazione delle patate in diverse condizioni di conservazione
• Integrare set di dati agronomici, climatici, fisiologici e di certificazione che coprono un arco temporale di oltre 30 anni
• Confrontare, convalidare e ottimizzare i modelli predittivi utilizzando set di dati indipendenti e osservazioni reali
• Sviluppare strumenti di supporto decisionale e contribuire alla loro implementazione all'interno di Agrometeo+ e di altre piattaforme digitali
• Pubblicare articoli scientifici, presentare i risultati in occasione di conferenze internazionali e contribuire alla stesura di proposte di ricerca
• Collaborare con team multidisciplinari e, laddove opportuno, supervisionare gli studenti di master e dottorato

• Sviluppare modelli di apprendimento automatico e statistici per prevedere il rischio d'infezione virale nella produzione svizzera delle patate da semina nonché modelli predittivi relativi alla dormienza e alla germogliazione delle patate in diverse condizioni di conservazione
• Integrare set di dati agronomici, climatici, fisiologici e di certificazione che coprono un arco temporale di oltre 30 anni
• Confrontare, convalidare e ottimizzare i modelli predittivi utilizzando set di dati indipendenti e osservazioni reali
• Sviluppare strumenti di supporto decisionale e contribuire alla loro implementazione all'interno di Agrometeo+ e di altre piattaforme digitali
• Pubblicare articoli scientifici, presentare i risultati in occasione di conferenze internazionali e contribuire alla stesura di proposte di ricerca
• Collaborare con team multidisciplinari e, laddove opportuno, supervisionare gli studenti di master e dottorato

• PhD in scienza dei dati, statistica, informatica, intelligenza artificiale, bioinformatica, agronomia o in un settore affine
• Solida competenza nell'apprendimento automatico, nella modellizzazione predittiva e nell'analisi statistica
• Spiccate capacità di programmazione con Python e/o R ed esperienza con grandi set di dati e flussi di lavoro riproducibili
• Di preferenza, conoscenza dell'IA spiegabile, dei dati climatici o geospaziali
• Ottima comunicativa e capacità di redigere articoli scientifici
• Ottima conoscenza di due lingue ufficiali e dell'inglese orale e scritto

Questa posizione s'inserisce nel contesto di due progetti di ricerca finanziati a livello nazionale. Il primo sviluppa modelli predittivi per il rischio virale nella certificazione delle patate da semina utilizzando i dati storici delle certificazioni, le variabili meteorologiche e la suscettibilità varietale. Il secondo sviluppa modelli operativi per prevedere la dormienza e la germinazione delle patate durante la conservazione, avvalendosi di oltre 35 anni di dati varietali, climatici e di conservazione.

Insieme, questi progetti associano intelligenza artificiale, apprendimento automatico e agricoltura digitale per fornire strumenti di supporto decisionale al settore svizzero delle patate. I progetti sono finanziati dall'Ufficio federale dell'agricoltura (UFAG) e condotti in stretta collaborazione con Agroscope, Swisspatat e altri partner.

• Lavorare per la Svizzera Ci adoperiamo per il modello di successo svizzero e lavoriamo per il benessere della popolazione.
• Vivere la diversità La concretizzazione delle pari opportunità ci consente di esprimere al meglio le nostre competenze e di contemplare punti di vista differenti.
• In forma sul posto di lavoro Forniamo supporto e consulenza alle nostre collaboratrici e ai nostri collaboratori sulla…