Università di Bari, un incarico da 7mila euro al Dipartimento di Informatica: si cercano esperti di reti neurali per l'analisi di reti biologiche
Selezione pubblica per titoli, contratto di lavoro autonomo di tre mesi nell'ambito del progetto di ricerca coordinato dal professor Michelangelo Ceci. Domande entro il 7 settembre 2026.
Indice
- Il bando in sintesi
- Dettagli del bando
- Il progetto di ricerca: GNN e reti biologiche eterogenee
- Requisiti richiesti
- Come candidarsi
- Retribuzione e inquadramento contrattuale
- FAQ - Domande frequenti
Il bando in sintesi
L'Università degli Studi di Bari Aldo Moro apre una nuova finestra di reclutamento per profili altamente specializzati nel campo dell'intelligenza artificiale applicata alle scienze della vita. Il Dipartimento di Informatica ha pubblicato, con Decreto del Direttore n. 99 del 28 agosto 2026, un bando di selezione pubblica per titoli finalizzato all'affidamento di un incarico individuale con contratto di lavoro autonomo della durata di tre mesi.
La figura ricercata dovrà occuparsi di approcci basati su Graph Neural Networks (GNN) per l'analisi di reti biologiche eterogenee, un ambito di frontiera che intreccia informatica, bioinformatica e machine learning. L'incarico si inserisce nel progetto di ricerca coordinato dal professor Michelangelo Ceci, docente di riferimento nel panorama italiano per quanto riguarda il data mining e l'apprendimento automatico applicato ai dati strutturati.
Una posizione unica, dunque, ma di grande rilievo scientifico, con una retribuzione lorda complessiva pari a 7.000 euro.
Dettagli del bando
Stando a quanto emerge dal provvedimento pubblicato sul portale reclutamento dell'ateneo barese, la selezione presenta le seguenti caratteristiche:
- Ente banditore: Università degli Studi di Bari Aldo Moro
- Struttura: Dipartimento di Informatica
- Codice bando: 2026_99_DIB
- Tipologia procedura: selezione per soli titoli
- Numero posti: 1
- Tipologia contrattuale: contratto di lavoro autonomo
- Durata dell'incarico: 3 mesi
- Sede di svolgimento: Bari (Puglia)
- Responsabile scientifico: Prof. Michelangelo Ceci
- Data di pubblicazione: 28 agosto 2026
- Termine per la presentazione delle domande: 7 settembre 2026
La finestra temporale per candidarsi risulta particolarmente compressa: appena dieci giorni tra pubblicazione e scadenza, un elemento che rende cruciale la tempestività nella preparazione della documentazione richiesta.
Il progetto di ricerca: GNN e reti biologiche eterogenee
L'oggetto dell'incarico ruota attorno a una delle aree più promettenti dell'attuale ricerca in intelligenza artificiale. Le Graph Neural Networks rappresentano una famiglia di modelli di deep learning progettati per operare direttamente su dati organizzati in forma di grafo, superando i limiti delle architetture tradizionali quando si tratta di analizzare relazioni complesse tra entità.
L'applicazione di questi approcci alle reti biologiche eterogenee - strutture che integrano informazioni provenienti da fonti diverse come interazioni proteina-proteina, reti metaboliche, reti di regolazione genica e dati clinici - apre prospettive rilevanti in ambiti quali la scoperta di nuovi farmaci, la medicina di precisione e la comprensione dei meccanismi molecolari alla base delle patologie.
Il gruppo di ricerca del professor Ceci, all'interno del Dipartimento di Informatica dell'Ateneo barese, si colloca da tempo tra le realtà italiane più attive in questo filone di studi, con collaborazioni internazionali e pubblicazioni su riviste di alto impatto.
Requisiti richiesti
Trattandosi di un incarico di lavoro autonomo destinato a un profilo altamente qualificato, i candidati dovranno dimostrare competenze specialistiche coerenti con l'oggetto della ricerca. Sebbene i requisiti puntuali siano specificati nel testo integrale del bando, per posizioni analoghe l'ateneo richiede tipicamente:
- Laurea magistrale (o titolo equipollente) in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Fisica, Bioinformatica o discipline affini
- Comprovata esperienza nell'ambito del machine learning, con particolare riferimento alle reti neurali su grafi (GNN, GCN, GAT, GraphSAGE)
- Conoscenza di framework di deep learning quali PyTorch, PyTorch Geometric, TensorFlow, DGL
- Familiarità con dataset biologici e con le principali banche dati (ad esempio STRING, BioGRID, KEGG)
- Capacità di programmazione avanzata in Python
- Buona conoscenza della lingua inglese, indispensabile per la letteratura scientifica di riferimento
- Titoli aggiuntivi valutabili: dottorato di ricerca, pubblicazioni scientifiche, esperienze in progetti di ricerca nazionali o internazionali
È raccomandata la lettura integrale del bando ufficiale per verificare i requisiti tassativi di ammissione e i criteri di valutazione dei titoli.
Come candidarsi
La procedura di partecipazione, come tipico delle selezioni universitarie per incarichi di ricerca, prevede l'invio della domanda con le modalità e nei termini indicati nel testo del bando. Gli interessati devono attenersi scrupolosamente alle istruzioni operative fornite dal Dipartimento di Informatica.
Di norma la documentazione richiesta comprende:
- Domanda di partecipazione redatta secondo il modello allegato al bando
- Curriculum vitae in formato europeo, datato e firmato
- Copia di un documento di identità in corso di validità
- Elenco dettagliato dei titoli posseduti e delle pubblicazioni scientifiche
- Eventuale ulteriore documentazione ritenuta utile ai fini della valutazione
La domanda deve pervenire entro e non oltre le ore 10:00 del 7 settembre 2026, secondo quanto stabilito nel bando. Il testo integrale, i moduli e ogni indicazione procedurale sono disponibili sul portale ufficiale dell'ateneo al seguente indirizzo:
Bando ufficiale - Decreto del Direttore n. 99 del 28/08/2026
Retribuzione e inquadramento contrattuale
Il compenso previsto per l'intera durata dell'incarico ammonta a 7.000 euro lordi, corrisposti secondo le modalità stabilite dal contratto di lavoro autonomo. Rapportato ai tre mesi di durata, il corrispettivo mensile si attesta attorno ai 2.333 euro lordi, cifra che si colloca nella fascia media per incarichi di ricerca di questo tipo nelle università italiane.
Il contratto di lavoro autonomo implica che il collaboratore operi senza vincolo di subordinazione, con autonomia organizzativa nel raggiungimento degli obiettivi scientifici concordati con il responsabile del progetto. Restano a carico del collaboratore gli oneri fiscali e previdenziali secondo la disciplina vigente per i lavoratori autonomi.
FAQ - Domande frequenti
Chi può partecipare alla selezione dell'Università di Bari sulle GNN?
Possono candidarsi tutti i soggetti in possesso dei requisiti indicati nel bando, tipicamente laureati magistrali in discipline informatiche, matematiche o affini, con documentate competenze nel campo del machine learning applicato ai grafi e alle reti biologiche. Trattandosi di una selezione per titoli, la valutazione si baserà su curriculum, pubblicazioni ed esperienze pregresse pertinenti, senza prove d'esame.
Qual è la scadenza per presentare la domanda?
Il termine ultimo per la presentazione delle candidature è fissato al 7 settembre 2026 alle ore 10:00. Considerata la breve finestra temporale tra pubblicazione e scadenza, si consiglia di predisporre la documentazione con largo anticipo e di consultare tempestivamente il bando integrale per verificare modalità di invio e allegati richiesti.
Quanto viene pagato l'incarico?
Il compenso complessivo lordo per l'intero incarico di tre mesi è pari a 7.000 euro, corrispondenti a circa 2.333 euro lordi mensili. Trattandosi di contratto di lavoro autonomo, il collaboratore dovrà emettere regolare fattura o ricevuta e provvedere in autonomia agli adempimenti fiscali e previdenziali.
Dove si svolgerà l'attività di ricerca?
L'incarico sarà svolto presso il Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro, con sede a Bari. L'attività sarà coordinata dal professor Michelangelo Ceci, responsabile scientifico del progetto di ricerca sull'applicazione delle Graph Neural Networks all'analisi di reti biologiche eterogenee.
Cosa sono le Graph Neural Networks e perché sono importanti in ambito biologico?
Le Graph Neural Networks (GNN) sono modelli di deep learning progettati per elaborare dati strutturati come grafi, ovvero insiemi di nodi collegati da relazioni. In ambito biologico consentono di analizzare reti complesse - come quelle di interazione tra proteine, reti geniche o metaboliche - identificando pattern e relazioni non evidenti con le tecniche tradizionali. Le applicazioni spaziano dalla scoperta di nuovi farmaci alla medicina di precisione, rendendo questo ambito uno dei più promettenti dell'attuale ricerca in intelligenza artificiale applicata alle scienze della vita.
Dove reperire il testo integrale del bando?
Il bando completo, con tutti i requisiti, i criteri di valutazione e la modulistica necessaria, è pubblicato sul portale reclutamento dell'Università di Bari, all'indirizzo indicato nella sezione dedicata alla procedura di candidatura. È consigliabile scaricare e conservare copia di tutti i documenti ufficiali prima di procedere all'invio della domanda.