Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | MAX 3 MAterials design at the eXascale - a centre of excellence on hpc applications - Bando AR NANO 012-2023 MO |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | MaX – Materials Design at the Exascale – a Centre of Excellence on HPC applications - Call AR NANO 012-2023 MO |
Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
S.S.D | - |
Descrizione sintetica in italiano | applicazione e sviluppo di algoritmi avanzati nell’ambito della teoria del funzionale della densità e della teoria perturbativa a molti corpi per il calcolo della struttura elettronica e di livelli di quasi-particella tramite metodi GW o beyond-GW e/o di spettri ottici ottenuti dall’equazione di Bethe Salpeter per sistemi di TiO2 con difetti, con interesse in fotocatalisi. I calcoli saranno effettuati in ambiente high performance computing (HPC). |
Descrizione sintetica in inglese | application and development of advanced algorithms from density functional theory and many-body perturbation theory for the calculation of electronic properties, quasi-particle levels via GW or beyond-GW methods and/or optical spectra obtained using the Bethe Salpeter equation for defected TiO2 systems with photocatalysis interest. The calculations will be take advantage of high performance computing environment and resources. |
Data del bando | 18/09/2023 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
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/14280_DOC_IT.pdf |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
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Importo annuale | 30.000 |
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) | Dottorato di Ricerca in Fisica, Chimica, Scienze dei Materiali o titoli equipollenti; Comprovata esperienza (almeno 5 anni) nell’uso di metodi di calcolo di struttura elettronica da primi principi in ambito HPC e/o nello sviluppo e implementazione di algoritmi avanzati nell’ambito metodologico “Density functional theory” e/o “Many-body perturbation theory"; conoscenza della lingua inglese |
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | PhD in physics, chemistry, materials science or alike; Large experience (at least 5 years) concerning the usage of electronic structure methods from first principles in HPC enviroment and/or in the development and implementation of advanced algorithms within Density Functional theory and Many-body perturbation theory; good level of English and some knowledge of Italian |
Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per i candidati selezionati La prova colloquio avrà luogo il giorno 20/10/2023 alle ore 14.30 CNR-NANO-S3 (via Campi 213/A, 41125 Modena, III piano) |
Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Selected candidates will be invited for an interview that it will held October 20, 2023, at 2.30 p.m. (local time) c/o CNR-NANO-S3 (via Campi 213/A, 41125 Modena, third floor) |
Nome dell'Ente finanziatore | CNR - Istituto di Nanoscienze |
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Tipologia dell'Ente | Research Laboratory |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | Modena |
Sito web | https://www.nano.cnr.it/ |
nano.recruitment@nano.cnr.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 05/10/2023 - alle ore 00:00 |
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Come candidarsi | protocollo.nano@pec.cnr.it |