Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | BIG MAP Battery Interface Genome- Materials Acceleration Platform EU 957189 CUP B52F20001510006 - PRIN 201795SBA3_005 HARVEST CUP B54I19001670001 - Bando NANO AR 018-2022 MO |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | BIG MAP Battery Interface Genome- Materials Acceleration Platform EU 957189 CUP B52F20001510006 - PRIN 201795SBA3_005 HARVEST CUP B54I19001670001 -Vacancy Call NANO AR 018-2022 MO |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Computational physics |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Tema della ricerca: “Modellizzazione con metodi da principi primi di materiali e interfacce di interesse per batterie di nuova generazione”. L’assegnista lavorera’ sullo studio da principi primi di materiali e interfacce di interesse nel campo delle batterie di nuova generazione. Questo include: modellizzazione delle proprieta’ strutturali, elettroniche e dell’allineamento dei livelli energetici a livello DFT e oltre; sviluppo di workflow automatizzati per la simulazione di spettroscopie per il confronto diretto con i risultati sperimentali, anche mediante approcci di machine-learning. |
| Descrizione sintetica in inglese | Research Theme: "Ab initio modelling of materials and interfaces of relevance for next-generation batteries". The postdoctoral fellow will work on investigation from first principles of materials and interfaces of relevance in Li-ion batteries, including: modelling of structural and electronic properties, as well as energy level alignment at DFT level and beyond; automated workflow development for simulation of spectroscopies for direct comparison with experimental results; exploitation of machine leaning approaches. |
| Data del bando | 29/07/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://bandi.urp.cnr.it/doc-assegni/documentazione/12904_DOC_IT.pdf |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 26.000 |
| 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) |
A.Diploma di Laurea in Fisica o in Chimica o in Scienze dei Materiali o in materie affini conseguito secondo la normativa in vigore anteriormente al D.M. 509/99 o Laurea Specialistica/Magistrale (D.M. 5 maggio 2004) e titolo di Dottore di Ricerca di durata minima triennale nelle medesime discipline di cui sopra. B.Comprovata esperienza post-dottorale di almeno 2 anni nell’utilizzo di metodi di calcolo di struttura elettronica da primi principi e conoscenza di linguaggi di programmazione utilizzati nello sviluppo di applicazioni scientifiche (per es. python, Fortran moderno, C/C++). Sarà considerata titolo di preferenza l’esperienza nella modellizzazione di materiali per l’energia e/o nella simulazione di spettroscopie e/o nell’uso di approcci di tipo machine-learning. C.Conoscenza della lingua inglese. D.Conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri). |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
•Master Degree and PhD Degree in Physics, Chemistry, Materials Science or alike; •Post-doctoral experience of at least two years concerning the application of electronic structure methods from first principles. Knowledge of programming languages used in scientific applications (e.g., python, modern Fortran, C/C++). Previous experience in the modelling of energy materials and/or simulation of spectroscopic features and/or in the exploitation of machine learning approaches will be evaluated as preferential titles. •good level of English and some knowledge of Italian. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Le candidature saranno valutate dall’Istituto CNR-NANO. I candidati ammessi dovranno sostenere un colloquio che si terrà il 19 OTTOBRE 2022 alle ore 15.00 in video collegamento. Per il colloquio in videoconferenza devono essere comunicate tutte le informazioni necessarie per effettuare il collegamento, durante il quale i candidati dovranno esibire lo stesso documento d'identità personale in corso di validità già allegato in copia alla domanda di partecipazione. |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) |
The submitted applications will be evaluated by CNR-NANO. A reserve list of accepted applications will be set up. These candidates will be invited for an interview that will be held on OCTOBER 19, 2022 at 3.00 p.m. (Italian local time) by videoconference. The candidate must declare all the information to make the connection. During the connection the candidate has to show a valid identity document. |
| Nome dell'Ente finanziatore | CNR Istituto Nanoscienze (NANO) |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Modena |
| Sito web | https://www.nano.cnr.it |
| nano.recruitment@nano.cnr.it | |
| supporto.reclutamento@spin.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 29/09/2022 |
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| Come candidarsi | Other |