AI Researcher

Su Forgis Forgis AG è una startup Deep-Tech con sede a Schlieren (ZH), affiliata con l'ETH AI Center. Sviluppiamo un Industrial World Model - il «cervello della fabbrica moderna»: una piattaforma che connette macchine, controllori (PLC) e robot indipendentemente dal produttore. Finanziata da un Pre-Seed guidato da redalpine. Attualmente 5 pubblicazioni accettate per l'ICML 2026 (incl. Spotlight). Il tuo ruolo In qualità di AI Researcher, sarai responsabile della nostra agenda di ricerca relativa ai self-supervised representation models e ai World Models per sistemi industriali. Spingerai avanti la ricerca fondamentale e ambiziosa – dalle physically grounded architectures ai nuovi paradigmi nel Representation Learning, in stretta collaborazione con ETH, Oxford e Imperial College. Aree di attività • Ricercherai self-supervised e JEPA-like Representation Models (famiglia HEPA) per serie temporali industriali e dati sensoriali multimodali • Svilupperai physically grounded inductive biases, causal grounding, long-horizon stability, conservation of information, come alternativa agli approcci puramente generativi o basati su VLA • Svilupperai modelli per l'anomaly detection e la predictive maintenance su macchine e produttori diversi, spingendoli costantemente verso i World Models • Trasformerai modelli singoli e frammentati in un machine-agnostic foundation model (edge encoders → modello server centrale) • Garantirai un'inferenza efficiente on edge e scalerai le nostre Pretraining Pipelines sul corpus industriale • Pubblicherai in conferenze di alto livello e costruirai la nostra reputazione scientifica Requisiti • Dottorato in ML, CS, robotica o fisica • Track record dimostrato in Self-supervised Learning, Representation Learning, Anomaly Detection o Timeseries Modeling; l'interesse per i World Models è un vantaggio • Padronanza di PyTorch e Large-scale Training • Preferibile: fast ML inference (FPGA/hls4ml), algoritmi di compressione dati ed Edge Deployment • Metodo di lavoro autonomo e hands-on in un ambiente startup; ottima conoscenza dell'inglese (lingua di lavoro)