Kurzer Lebenslauf
Ausbildung
University of Trento
Promotion in Informatik · Trento, IT · Nov. 2023 - Current
- Betreuer: Stefano Teso und Andrea Passerini
- Promotionsstipendium: Trustworthy Neuro-Symbolic Machine Learning
University of Trento
Master in Informatik · Trento, IT · Sept. 2021 - Oct. 2023
- Notendurchschnitt: 4,0/4,0
- Note: 110/110 mit Auszeichnung
- Abschlussarbeit: “From Models to Arguments and Back”, betreut von den Professoren Andrea Passerini und Stefano Teso
University of Trento
Bachelor in Informatik · Trento, IT · Sept. 2018 - Jul. 2021
- Notendurchschnitt: 4,0/4,0
- Note: 110/110 mit Auszeichnung
- Abschlussarbeit: “Analysis of user warnings in Wikipedia”, betreut von Professor Alberto Montresor
Berufserfahrung
Structured Machine Learning Group
Forschungspraktikant · Trento, IT · Nov. 2022 - Jun. 2023
- Entwicklung eines neuartigen interaktiven Multi-Shot-Debugging-Protokolls, das den Austausch von Argumenten zwischen Maschine und Nutzer ermöglicht, um die Überzeugungen des Modells zu korrigieren.
- Integration aktueller Verfahren der eXplainable Artificial Intelligence, etwa des ‘Right for the Right Reasons’-Loss, in neuro-symbolische Modelle mit strukturierter Ausgabe wie Coherent Hierarchical Multi-label Classification Networks und Semantic Probabilistic Layers.
- Erfolgreiche Wiederherstellung der Leistung von konfundierten Modellen im Bereich der hierarchischen Klassifikation.
Eurecat - Centre Tecnològic de Catalunya
Junior Data Scientist · Barcelona, ES · May. 2021 - Jun. 2021
- Extraktion von Daten aus den Wikipedia-Dumps - 937 GB bz2 und 157 GB 7z komprimiert.
- Entwurf eines effizienten Verfahrens zur Extraktion und Analyse der von Wikipedia-Nutzern gesprochenen Sprachen - 109.452 Datensätze.
- Entwicklung einer Strategie zur Erfassung der User Warnings und Wikibreaks von Wikipedia-Nutzern und Untersuchung ihres Einflusses auf das Aktivitätsniveau - 25.843 bzw. 2.777.181 Datensätze.
- Aufbau einer automatisierten Pipeline zum Herunterladen der Dumps, Extrahieren der Daten und Berechnen der Statistiken mit Docker.
Alysso Srl
Junior-Softwareentwickler · Trento, IT · Jul. 2017 - Aug. 2017
- Erstellung von Unternehmensbibliotheken zur Verwaltung von Datenbankverbindungen unabhängig vom Datenbanksystem (SQLite, PostgreSQL, MySQL und Oracle) in Java.
- Entwicklung einer internen Java-Softwarefunktion zur Berechnung der Entfernung zwischen zwei Gebäuden anhand von GIS-Daten.
- Entwicklung einer Webanwendung in HTML5, CSS3 und JavaScript zur Darstellung der Ergebnisse.
Social IT
Junior-Softwareentwickler · Trento, IT · Jun. 2016 - Jul. 2016
- Mitarbeit an der Entwicklung eines internen Customer-Relationship-Management-Systems mit Java, JavaScript, HTML5, CSS3 und MySQL.
Lehre
Master in Mechatronics Engineering, University of Trento
Machine-Learning-Tutor FUTURA · Trento, IT · Sep. 2024 - Dec. 2024
- Einführung in Machine Learning, Wahrscheinlichkeitstheorie und lineare Algebra. Klassische Machine-Learning-Verfahren wie Entscheidungsbäume, k-nächste Nachbarn, bayessche Netze, Support Vector Machines und Kernel-Methoden sowie eine Einführung in neuronale Netze und Deep Learning. Modellbewertung, Parameterschätzung und gängige Verfahren des unüberwachten und des bestärkenden Lernens.
Bachelor in Computer Science, University of Trento
Übungsleiter, Einführung in die Webprogrammierung · Trento, IT · Feb. - Jun. 2025; Feb. - Jun. 2026
- Grundlagen der Webentwicklung: HTTP-Protokoll, HTML, JavaScript, CSS, Request-Response-Zyklus, asynchrone JavaScript-Techniken (AJAX, AJAJ), Zustandspersistenz und Datenbankanbindung, mit praktischer Erfahrung in gängigen Web-Technologien, DOM-Manipulation sowie Entwurf und Entwicklung einfacher Webanwendungen mit Java Spring.
Master in Artificial Intelligence Systems, University of Trento
Übungsleiter, Machine Learning · Trento, IT · Sep. 2025 - Dec. 2025
- Einführung in Machine Learning, Wahrscheinlichkeitstheorie und lineare Algebra. Klassische Machine-Learning-Verfahren wie Entscheidungsbäume, k-nächste Nachbarn, bayessche Netze, Support Vector Machines und Kernel-Methoden sowie eine Einführung in neuronale Netze und Deep Learning. Modellbewertung, Parameterschätzung und gängige Verfahren des unüberwachten und des bestärkenden Lernens.
Vorträge
Benchmarking in Neuro-Symbolic AI
Eingeladener Vortrag · TAILOR, Online · Mar. 2025
Reasoning Shortcuts in Neuro-Symbolic AI
Workshop-Vortrag · IML, University of Edinburgh · Mar. 2026
How to Learn and Not Learn Concepts, Symbols, and Representations
Eingeladener Vortrag · University of Edinburgh · May. 2026
Forschungskooperationen
Neuro-symbolische KI
- Stefano Teso, CiMeC, University of Trento, Italy
- Andrea Passerini, DISI, University of Trento
- Antonio Vergari, School of Informatics, University of Edinburgh
- Emile van Krieken, Vrije Universiteit Amsterdam
Identifizierbarkeit und Kausalität
- Emanuele Marconato, CoCaLa, University of Copenhagen
Unsicherheitsquantifizierung und Kalibrierung
- Andrea Pugnana, DISI, University of Trento
Schulen & Forschungsaufenthalte
Nordic Probabilistic AI School
Teilnehmer · Copenhagen, DK · Jun. 2024
- Annahmequote: 18%.
- Themen: Probabilistische Modelle, bayesscher Workflow, Variationsinferenz und -optimierung, tiefe generative Modelle, Diffusionsmodelle, Monte-Carlo-Methoden, probabilistische Schaltkreise, Gauß-Prozesse und kausale Inferenz.
School of Informatics, University of Edinburgh
Gastforscher · Edinburgh, UK · Mar. 2026 - Jun. 2026
- Aufenthalt am APRIL Lab unter der Betreuung von Professor Antonio Vergari.
- Forschungsprojekt zu Constraint Learning mit Large Language Models.
Gutachtertätigkeit
- Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) — 2025, 2026
- Neural Information Processing Systems (NeurIPS) — 2025, 2026
- Unifying Concept Representation Learning Workshop at ICLR — 2026
- Neurosymbolic AI (NeSy) — 2026
- Hybrid Human-Machine Learning and Decision Making at ECML-PKDD — 2026
- Transactions on Machine Learning Research (TMLR) — 2026
Kenntnisse
- Programmierung: Python (fortgeschritten), Java (fortgeschritten), Ruby (mittel), JavaScript (mittel), TypeScript (mittel), R (mittel), C++ (mittel), C (mittel), C# (Grundkenntnisse), Matlab (Grundkenntnisse)
- Sonstiges: Linux, Git, GitHub, LaTeX, SQL, PyTorch, TensorFlow, Keras
- Sprachen: Englisch (C1), Italienisch (Muttersprache), Deutsch (A2)
Auszeichnungen
- Mobilitätsstipendium · Erasmus+ Traineeship-Programm (2 Monate) · Barcelona, ES (2021)
- Leistungsstipendium · Premio allo studio Marco Modena (Cassa Rurale Alto Garda - Rovereto, Trento, IT) · Trento, IT (2022)
- Promotionsstipendium · Dreijährige Förderung: Platz 6 von 120 Teilnehmenden · Trento, IT (2023)
- Reisestipendium · NeurIPS Conference Financial Assistance Award · San Diego, USA (2025)
- Mobilitätsstipendium · Erasmus+ Traineeship-Programm (3 Monate) · Edinburgh, UK (2026)
Veröffentlichungen
Die vollständige Liste finden Sie auf der Publikationsseite.