Bolsa de PD em Química Teórica e Computacional

Post-Doctoral Fellowship in Theoretical and Computational Chemistry

• Atividades e contexto Activities and context

  Vaga de Pós-Doutorado vinculado ao Centro de Pesquisa em Engenharia Molecular para Materiais Avançados (CEMol), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiado pela FAPESP. O bolsista atuará no projeto intitulado “Algoritmos de Machine Learning para investigar as interações de nanopartículas quirais com alvos biológicos”, que será desenvolvido em parceria com grupos da Universidade de Michigan e do Air Force Research Laboratory (Estados Unidos) e tem como objetivo estudar as interações de nanopartículas quirais com alvos biológicos por meio de simulações computacionais.

  Post-doctoral Position associated with the Research Center for Molecular Engineering for Advanced Materials (CEMol), one of the Research, Innovation and Dissemination Centers (RIDCs) in São Paulo state (Brazil) supported by FAPESP. The selected postdoctoral researcher will work on the project entitled “Machine Learning Algorithms to Investigate the Interactions of Chiral Nanoparticles with Biological Targets.” The project is being developed in collaboration with research groups from the University of Michigan and the Air Force Research Laboratory in the United States, and aims to study the interactions between chiral nanoparticles and biological targets through computational simulations.

• Requisitos obrigatórios Mandatory requirements

  Experiência prévia em pelo menos um dos tópicos abaixo:

  - Cálculos de estrutura molecular e eletrônica utilizando DFT (Teoria do Funcional da Densidade).

  - Simulações de dinâmica molecular com potenciais quânticos, clássicos e/ou baseados em aprendizado de máquina.

  - Treinamento, validação e aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial.

  - Desenvolvimento de software relacionado a qualquer um dos tópicos acima.

  Previous experience in at least one of the following areas:

  - Molecular and electronic structure calculations using Density Functional Theory (DFT);

  - Molecular dynamics simulations using quantum, classical, and/or machine learning-based potentials;

  - Training, validation, and application of Artificial Intelligence algorithms.

  - Software development related to any of the topics above.

• Requisitos desejáveis Desirable requirements

  Experiência em pesquisas envolvendo nanomateriais. Experiência com recursos de computação de alto desempenho (HPC). Interesse em pesquisa interdisciplinar envolvendo química computacional, ciência dos materiais e inteligência artificial. Experiência em colaboração com grupos experimentais.

  Experience in nanomaterials research. Experience using High-Performance Computing (HPC) resources. Interest in interdisciplinary research involving computational chemistry, materials science, and artificial intelligence. Experience collaborating with experimental research groups.

• Como se candidatar How to apply

  Enviar até 20 de junho: carta de motivação; currículo; histórico da pós-graduação. Contato: Prof. André Farias de Moura – e-mail: moura@ufscar.br.

  Submit the following documents by June 20: motivation letter; Curriculum Vitae (CV); graduate-level academic transcript. Contact: Prof. André Farias de Moura – email: moura@ufscar.br.