Reclutamento n. 1 Ricercatore a tempo determinato,36 mesi, impegno a tempo pieno art. 24, c3, l[...]

European Commission; Italia; In loco; EUR 32.000 - 42.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Una commissione europea cerca un ricercatore per un progetto riguardante la mobilità sostenibile. Il ruolo prevede attività in design strutturale, analisi della vulnerabilità e l'uso di tecniche di apprendimento automatico per migliorare la sicurezza delle infrastrutture.

Competenze

• Esperienza nella progettazione strutturale e analisi.

Mansioni

• Sviluppare procedure per l'analisi della vulnerabilità di ponti in calcestruzzo.
• Automatizzare processi di riconoscimento difetti e modellazione numerica.
• Modellare l'evoluzione dei fenomeni di deterioramento nel tempo.

Conoscenze

Analisi vulnerabilità

Machine Learning

Progettazione strutturale

Formazione

Dottorato in Ingegneria Civile o simile

Descrizione del lavoro

Organisation/Company: Politecnico di Bari

Department: Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale, del Territorio, Edile e di Chimica DICATECh

Research Field: Other

Researcher Profile: Recognised Researcher (R2), Leading Researcher (R4), First Stage Researcher (R1), Established Researcher (R3)

Country: Italy

Application Deadline: 17 Jul 2025 - 23:59 (UTC)

Type of Contract: Other

Job Status: Other

Offer Starting Date: 30 Sep 2025

Is the job funded through the EU Research Framework Programme? No

Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure? No

Offer Description

The researcher will be involved in the PNRR project related to the National Center for Sustainable Mobility (MOST) and in the research activities of Spoke 7 (CCAM & Smart Infrastructures).

The research activity will focus on the scientific area of Structural Design (GSD CEAR 07A-Tecnica delle Costruzioni), especially on:

• Development of procedures for the vulnerability analysis of existing reinforced concrete and prestressed concrete bridges on a probabilistic basis supported by Machine Learning techniques and cost-effective technologies.
• Automated processes of defect recognition and interpretation, interaction with environmental context, numerical modeling and analysis.
• Modeling the evolution of deterioration phenomena over time as a function of environmental parameters.