Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | TEORIA, SIMULAZIONE E PROGETTO ASSISTITO DAL CALCOLATORE DI MATERIALI NANOSTRUTTURATI Bando AR IOM 06-2023 TS SISSA |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Theory, simulation and project assisted calculations of nanostructures materials Call AR IOM 06-2023 TS SISSA |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Computational physics |
| Area CUN | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Sviluppi metodologici per la modellizzazione multi-scala e multi-fisica di ossidi e le loro superfici/interface, includendo applicazioni nano |
| Descrizione sintetica in inglese | Development of approaches for the multi-scale and multi-physics modelling of oxides and their surfaces /interfaces including nano applications. |
| Data del bando | 11/09/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 22000 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://bandi.urp.cnr.it/doc-assegni/documentazione/14254_DOC_IT.pdf |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Importo annuale | 22000 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Dottorato di ricerca in fisica, fisica computazionale, fisica della materia, fisica dei materiali o equivalente; esperienza previa nei metodi di simulazione numerica ab initio, esperienza nell utilizzo di Quantum ESPRESSO e/o ABINIT (la esperienza con entrambi i software e’ un plus), esperienza nella modellizzazione di materiali complessi (ossidi, perovskite), conoscenza di LAMMPS e C++ (conoscenza di fortran et python e’ un plus). Esperienza nello sviluppo di potenziali classici e Machine Learning. Conoscenza di metodi per identificazione di barriere di reazione (NEB e/o ART). Buona conoscenza della lingua inglese tanto parlata come scritta. Capacita di lavoro in gruppo. Capacita di sviluppare (e dimostrare) le proprie idee scientifiche. |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
PhD in physics, computational physics, physics of mater, material physics or equivalent; previous experience in ab initio numerical simulation methods, experience in using Quantum ESPRESSO and/or ABINIT (experience with both software is a plus), experience in modeling complex materials (oxides, perovskites), knowledge of LAMMPS and C++ (knowledge of fortran and python is a plus). Experience in developing potential classics and Machine Learning. Knowledge of methods foridentification of reaction barriers (NEB and/or ART). Good knowledge of English both spoken and written. Ability to work in groups. Ability to develop (and demonstrate) own scientific ideas. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | per i candidati selezionati la prova colloquio avrà luogo il giorno 15/10/2023 alle ore 11.00 in videocollegamento |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | A reserve list of accepted applications will be set up. These candidates will be invited for an interview that it will held on the OCTOBER 15 at 11.00 A.M. (local time) by videoconference. |
| Nome dell'Ente finanziatore | CNR Istituto Officina dei Materiali |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Research Laboratory |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trieste |
| Sito web | https://www.iom.cnr.it/ |
| iom.recruitment@iom.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 02/10/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | protocollo.iom@pec.cnr.it |