Avviso pubblico per vaòutazione per titoli e colloquio, per l’affidamento di un incarico di lavoro autonomo non occasionale della durata di 3 mesi sul tema “On-board AI e Learning 2 su Acceleratori RISC-V Per Applicazioni Automotive e Space”, fondi PNRR CN HPC “National Centre for HPC, Big Data and Quantum Computing, CUP J33C22001170001, PNRR-CN-HPC1-ATT-P1 Codice Proposta CN00000013, Resp. Prof. Luca Benini e Dott. Francesco Conti, per le esigenze del Dipartimento dell’Energia Elettrica e dell’Informazione “G. Marconi.

Articolo 2 Requisiti per l’ammissione Al presente bando potranno partecipare sia i dipendenti a tempo indeterminato dell’Ateneo inquadrati nell’Area dei Funzionari e/o Area delle Elevate Professionalità, sia i soggetti esterni. I requisiti di ammissione alla presente valutazione comparativa sono i seguenti: 3 • Titolo Diploma di Laurea (VO), Laurea o Laurea Specialistica (LS), Laurea o Laurea Magistrale (LM) in Ingegneria Elettronica; • Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettronica; • esperienze e competenze professionali qualificate maturate (almeno 24 mesi) presso enti pubblici o organizzazioni private in relazione all’oggetto del contratto • Non aver riportato condanne penali e/o di non aver procedimenti penali pendenti tali da determinare situazioni di incompatibilità con l’incarico da espletare; • godimento dei diritti civili e politici; • adeguata conoscenza della lingua italiana, se cittadino straniero; • altre conoscenze: o Architetture RISC-V; o Reti Neurali Convoluzionali e Transformers; o On-device Learning. Per i titoli di studio conseguiti all’estero è richiesta la dichiarazione di equipollenza rilasciata ai sensi della vigente normativa in materia, in mancanza della suddetta dichiarazione, i candidati dovranno allegare alla domanda una traduzione in italiano del titolo di studio estero, corredata da auto dichiarazione relativa alla conformità all’originale della traduzione stessa. Il titolo di studio estero può essere dichiarato ammissibile dalla Commissione Giudicatrice, ai soli fini della partecipazione alla selezione. Il vincitore, nel caso in cui abbia conseguito il titolo di studio in un paese non appartenente all’Unione Europea, dovrà trasmettere alla Struttura, con le stesse modalità previste per la presentazione della domanda di ammissione, la traduzione ufficiale con dichiarazione di valore del titolo estero da parte delle competenti rappresentanze diplomatiche o consolari italiane nel Paese di provenienza, secondo le norme vigenti in materia, prima della stipula del contratto. Alle selezioni non possono partecipare coloro che hanno un grado di parentela o di affinità, fino al quarto grado compreso, con un professore appartenente alla struttura che richiede

La prestazione avrà una durata di 3 mesi per un impegno indicativo quantificabile in circa 500 ore annue. Obiettivi e Progetto La prestazione riguarda lo sviluppo di tecniche di intelligenza artificiale on-board su acceleratori RISC-V per applicazioni nei settori automotive e space. La collaborazione avrà durata di 3 mesi (500 ore totali). La prestazione sarà svolta presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Energia Elettrica e dell’Informazione “G. Marconi” e/o da remoto. Il finanziamento proviene dal fondo PNRR Spoke 1 "Future HPC" (PNRR-CN-HPC1-ATT-P1). Obiettivo del progetto è lo sviluppo di un framework di deployment di applicazioni di on-device learning su piattaforme RISC-V basate su PULP per applicazioni automotive e spaziali (Carfield, Astral). Sono richieste competenze in RISC-V, CNN, Transformers e on-device learning. Oggetto dell’incarico. L’incarico avrà ad oggetto le seguenti attività: • porting del framework di deployment MATCH, basato su TVM e ZigZag, alla piattaforma Carfield • studio e valutazione delle tecnologie di on-device learning disponibili (e.g., gruppo di ricerca MIT HAN Lab; Microsoft ONNX) • selezione di una tecnologia di on-device learning per integrazione in MATCH • integrazione della tecnologia di on-device learning in MATCH e successiva valutazione

3 mesi

Dott.ssa Barbara di Palcido

rep. n. 2972 prot. n. 120/2025