Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	PNRR Progetto National Biodiversity Future Center
Titolo del progetto di ricerca in inglese	PNRR Project National Biodiversity Future Center
Descrizione sintetica in italiano	Attività di ricerca in : modellistica differenziale ed analisi numerica
Descrizione sintetica in inglese	Research activity in : differential modeling and numerical analysis
Numero posti	1
Settore Concorsuale	01/A5 - ANALISI NUMERICA
S.S.D	-
Destinatari del bando (of target group)	Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)
Commenti/sito web per dettagli aggiuntivi sull'impiego (in italiano)	Ricercatore CNR con contratto a Tempo determinato, per 12 mesi, nell'ambito di progetto PNRR. (Non universitario, solamente attività di ricerca).
Data del bando	03/01/2023

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Full-time
Ore settimanali	36
Organizzazione/Ente	CNR - IAC
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Bari

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	CNR - IAC
Tipo	Research Laboratory
Paese	ITALY
Città	Bari
E-mail	c.marangi@iac.cnr.it

 

Dettagli per la candidatura

Data prevedibile per l'assunzione	10/04/2023
Data di scadenza del bando	02/02/2023 - alle ore 23:59
Come candidarsi	https://selezionionline.cnr.it

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Mathematics

 

Requisiti aggiuntivi

Competenze richieste in italiano	esperienza di modellistica di processi di ecosistema e biodiversità ed in particolare: modelli di diffusione e controllo di specie invasive e modelli di dinamica del carbonio nel sottosuolo, e relativo sviluppo di algoritmi numerici con uso di dati satellitari, sviluppo di software open source e porting di modelli su piattaforme virtuali.
Competenze richieste in inglese	experience in modeling ecosystem and biodiversity processes and in particular: models of spread and control of invasive species and models of subsurface carbon dynamics, and related development of numerical algorithms using satellite data, development of open source software and porting of models to virtual platforms