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Università degli Studi di Padova - Concorso pubblico n. 2026S25, per esami, al fine di reperire n. 1 Tecnologo di Ricerca di primo livello (categoria stipendiale pari alla ex cat. EP1), da assumere mediante contratto di lavoro a termine, a tempo pieno, per n. 24 mesi, presso l’Ufficio Infrastruttura, Sistemi e Telecomunicazioni (ASIT)

Universita' degli Studi di Padova

VenetoPosti: 1Tempo pienoPubblicato il 15 settembre 2026Scadenza 30 settembre 2026

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Il bando

La posizione da coprire prevede lo svolgimento delle seguenti attività:

  • supporto tecnico-specialistico ai progetti CONVECS e SysBioBig, contribuendo allo sviluppo, all'integrazione e alla gestione operativa dell'infrastruttura HPC UPSCALE;
  • installazione, configurazione, amministrazione e monitoraggio di:
    -    cluster di calcolo CPU e GPU,
    -    sistemi di storage,
    -    piattaforme di virtualizzazione e cloud computing,
    -    sistemi di orchestrazione e workload management;
  • collaborazione alle attività di troubleshooting e capacity planning;
  • automazione dei processi operativi;
  • integrazione con i nodi federati del progetto CONVECS;
  • supporto all'esecuzione di applicazioni di intelligenza artificiale ad alta intensità computazionale;
  • supporto tecnico-specialistico allo sviluppo, nell'ambito dei progetti SysBioBig, di pipeline computazionali e workflow riproducibili per l'analisi di dati biologici e biomedici mediante tecniche di deep learning;
  • promozione del trasferimento tecnologico e supporto alla comunità di ricerca dell'Ateneo.

Per lo svolgimento di tali attività si richiedono le seguenti capacità professionali, conoscenze e competenze:

  • competenze nell'amministrazione di sistemi Linux e di infrastrutture HPC e GPU;
  • competenze nella gestione di:
    -    cluster di calcolo,
    -    sistemi di storage,
    -    piattaforme cloud e di virtualizzazione; 
  • conoscenze, acquisite anche mediante esperienza, relative a:
    -    programmazione Python,
    -    utilizzo di framework di intelligenza artificiale e deep learning, quali, a titolo esemplificativo, ma non esaustivo,  PyTorch e TensorFlow,
    -    sviluppo di pipeline computazionali e workflow riproducibili,
    -    analisi di dati biologici e biomedici,
    -    impiego di strumenti di versionamento e containerizzazione, quali Git e Docker;
  • capacità di problem solving;
  • autonomia organizzativa;
  • attitudine al lavoro interdisciplinare e alla collaborazione con gruppi di ricerca e personale tecnico-scientifico;
  • conoscenza della lingua inglese (livello di riferimento B2).

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