1 assegno di ricerca professionalizzante nell’ambito della piattaforma di genomica ed epigenomica – facility di calcolo scientifico ORFEO. Bando A9/2020

Scadenza: 06/11/2020 Ore: 23:59

Riferimento Bando: A9/2020

Avviso di selezione pubblica per il conferimento di n. 1 assegno di ricerca professionalizzante, della durata di n. 12 mesi, per lo svolgimento di attività di ricerca nell’ambito della Piattaforma di Genomica ed Epigenomica e, nello specifico, all’interno delle attività della facility di calcolo scientifico ORFEO che impiega strumentazioni IT e competenze per effettuare attività di ricerca e service a beneficio di diversi stakeholder pubblici e privati.

Nello spirito di un sistema concentrato e integrato di centri scientifici, per lo svolgimento delle attività si prevedono collaborazioni con le eccellenze del sistema della ricerca rilevanti per prossimità territoriale e per inerenza tematica quali a titolo di esempio non esaustivo l’Istituto Officina dei Materiali del CNR, la Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati-SISSA, l’Università degli Studi di Trieste, l’Istituto di Genomica Applicata, International Centre for Genetic Engineering and Biotechnology-ICGEB, , il Centro di Riferimento Oncologico di Aviano – Pordenone, l’IRCCS Burlo Garofolo di Trieste, il Polo Cardiologico di Cattinara-Trieste.

L’assegnista, sotto la supervisione del responsabile scientifico della ricerca, sarà impegnato sia nella progettazione che nello sviluppo di sistemi e servizi innovativi per la fruizione e gestione delle risorse computazionali e di storage fornite dal sistema ORFEO che nella messa a punto di servizi avanzati di analisi dei dati prodotti da analisi genomiche ed epigenetiche.

Tra le specifiche attività nell’ambito delle macro-azioni sopra descritte, rientrano i seguenti temi di ricerca:
• gestione delle infrastrutture di ORFEO a livello di sistema, di software scientifico installato e di sistemi di monitoring complessivo;
• implementazione ottimizzata di algoritmi per l’elaborazione e la gestione del dato genomico prodotto dai sequenziatori;
• tuning e ottimizzazione delle performances degli algoritmi;
• design e testing delle pipelines di analisi dei dati;

• benchmarking di infrastrutture SW e HW per il trasferimento dati, per software di analisi e di algoritmi di Machine Learning e Deep Learning;
• sperimentazione e messa a punto di strumenti avanzati per il controllo dei carichi di lavoro e ottimizzazione dal punto di vista energetico;
• sperimentazione di strumenti di “scaling” di soluzioni software basate su container per l’esecuzione sicura ed isolata di applicazioni di calcolo parallelo;
• sviluppo e sperimentazione di piattaforme di gestione del dato scientifico prodotto che permettano la condivisione in modalità FAIR dello stesso, con particolare attenzione sui protocolli e metodologie di interoperabilità del dato.