Nível da vaga
Pós-doutorado
Última atualização em: 21/06/23
Pós-doutorado
Física
Design de materiais para células à combustível via cálculos de primeiros princípios
As atividades do projeto focam no uso de cálculos de primeiros princípios para caracterizar processos elementares para reações de catálise heterogênea (reforma de EtOH para H2) em células de combustível de óxido sólido (SOFCs).
O candidato selecionado para o pós-doutorado seguirá uma lista de objetivos e atividades (relatórios científicos e redação de artigos serão realizados concomitantemente):
1. Revisão da literatura;
2. Cálculos do funcional de densidade das energias de adsorção para interfaces selecionadas;
3. Sistema de triagem de alto rendimento de primeiros princípios;
4. Temperatura finita e efeitos de campo elétrico;
5. Triagem de materiais para eletrodos e eletrólitos em SOFCs.
O(A) candidato(a) se beneficiará de colaborações com grupos computacionais e experimentais dentro do projeto “Da Ciência Fundamental a Aplicada: Novas Fronteiras em Tecnologias de Células a Combustível” dentro do programa São Paulo Excellence Chair – SPEC da FAPESP envolvendo a Universidade de São Paulo e o Imperial College London com duração de cinco anos (12/2021 a 11/2026).
Bolsa Fusp no valor de R$ 8.749,20 por mês.
Informações e registro: visite a página https://www.rcgi.poli.usp.br/opportunities/ e acesse o código da vaga (REF 23PDR229).
Bolsa R$ 8749,00 (FAPESP)
Presencial
RCGI / IF-USP, USP - Universidade De São Paulo
São Paulo, SP
De 21/06/23 até 15/07/2023 às 20:59
15/08/23
Última atualização em: 21/06/23
O candidato deve ser doutor em Física, Química, Matemática, Computação ou Engenharia e atender aos critérios acadêmicos da FAPESP (título de doutor há menos de sete anos, prioridade para os candidatos que acabaram de concluir o doutorado, dentro do prazo regular, com excelente histórico acadêmico na pós-graduação).
Este projeto é adequado para um(a) candidato(a) altamente motivado(a) e com experiência em cálculos de primeiros princípios (Teoria do funcional da densidade – DFT). Experiência com ciência de dados e aprendizado de máquina é um diferencial.
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