Ricercatore / Ricercatrice – Modellazione numerica dell’invecchiamento di materiali isolanti (R[...]

Ricerca sul Sistema Energetico - RSE SpA; Milano; In loco; EUR 30.000 - 45.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda di ricerca energetica a Milano cerca un/a Ricercatore/Ricercatrice per la modellazione numerica dell'invecchiamento di materiali isolanti. Il candidato ideale avrà una laurea magistrale in un campo pertinente e competenze in calcolo parallelo, oltre a una buona conoscenza della lingua italiana e inglese. La posizione offre un contratto a tempo indeterminato e richiede l'invio della candidatura entro il 07/08/2025.

Competenze

• Laurea magistrale entro due mesi dalla chiusura del bando.
• Massimo 6 anni di esperienza.
• Ottima conoscenza dell'italiano e dell'inglese.

Mansioni

• Modelizzazione e validazione sperimentale di materiali innovativi.
• Sviluppo di codici paralleli e simulazione in cluster.
• Analisi dei fenomeni di degrado e invecchiamento dei materiali.

Conoscenze

Approssimazione di problemi differenziali

Implementazione di reti neurali

Discretizzazione numerica

Calcolo parallelo

Formazione

Laurea magistrale in Modellistica matematico-fisica, Matematica o Fisica

Strumenti

C / C++

Python

Matlab

Linux

Descrizione del lavoro

Ricercatore / Ricercatrice – Modellazione numerica dell’invecchiamento di materiali isolanti (Rif. TTD6_2024_STR_2)

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Ricercatore / Ricercatrice – Modellazione numerica dell’invecchiamento di materiali isolanti (Rif. TTD6_2024_STR_2)

Contratto a tempo indeterminato

Posizione

La persona selezionata sarà inserita nel Gruppo di Ricerca “Sistemi e Tecnologie Innovative per le Reti Energetiche” del Dipartimento “TTD – Tecnologie di Trasmissione e Distribuzione” della sede RSE di Milano e fornirà il proprio contributo in attività di modellistica e validazione sperimentale applicate a materiali e componenti innovativi a supporto della gestione ed esercizio delle reti AC e DC previste nel progetto 2.3b “Innovazione nella gestione ed esercizio delle reti elettriche in corrente alternata (AC) e in corrente continua (DC)” PTR 25-27 di ricerca di Sistema. Si affronteranno analisi modellistiche e validazioni sperimentali riguardo ai temi dell’invecchiamento dei materiali isolanti e della comprensione dei meccanismi di invecchiamento e degradazione dell’isolamento, con l’obiettivo di migliorarne la diagnostica.

In particolare, il candidato sarà coinvolto in attività inerenti :

• supporto allo sviluppo di codici paralleli e simulazioni utilizzando sistemi di calcolo ad alte prestazioni di tipo cluster;
• modellazione dei fenomeni di degrado e dell’invecchiamento dei materiali isolanti, ad esempio treeing, accumulo di carica spaziale e scariche parziali, tramite tecniche innovative di riduzione di modello (riduzione geometrica 1d-3d, tecniche basate su reti neurali);
• sviluppo di tecniche di classificazione automatica di risultati di calcoli di tipo Density Functional Theory (DFT) con applicazione alla previsione dell’invecchiamento di materiali isolanti polimerici sottoposti a scariche superficiali.

Il contributo sarà prevalentemente (ma non esclusivamente) fornito nell’ambito delle attività di Ricerca di Sistema

La selezione è rivolta a candidati di ambo i sessi.

Nel testo seguente i termini candidato / i declinati al maschile sono da intendersi come neutri rispetto al genere.

Profilo ricercato (requisiti minimi)

Il candidato dovrà aver conseguito, entro al massimo due mesi dalla data di chiusura del presente bando (di seguito indicata), una laurea magistrale in uno dei seguenti indirizzi (Classi di Laurea) :

Modellistica matematico-fisica per l’ingegneria (LM44), Matematica (LM40), Fisica (LM17),

Sono ammessi alla selezione unicamente i candidati con meno di 6 anni di esperienza.

Sono richieste almeno tre tra le seguenti conoscenze / competenze / esperienze :

comprovata esperienza del campo dell’approssimazione di problemi differenziali alle derivate parziali e conoscenza dei metodi agli elementi e-o volumi finiti;

comprovata esperienza nell’implementazione di reti neurali;

comprovata esperienza nella discretizzazione numerica di modelli con accoppiamento 1d-3d;

conoscenza di metodologie di calcolo parallelo come, non esaustivamente, MPI, OPEN-MP.

Sono inoltre richieste :

attitudine al lavoro di gruppo con approccio multidisciplinare;

inclinazione all’approfondimento e allo sviluppo continuo delle proprie conoscenze;

ottima conoscenza, scritta e parlata, della lingua italiana (almeno C1) e della lingua inglese (almeno B2), con particolare riferimento alla stesura sia di rapporti e articoli tecnico-scientifici sia di elaborati di natura divulgativa;

buone capacità di relazione, di comunicazione e scambio di competenze con soggetti sia interni sia esterni, con particolare riferimento alla presentazione di memorie a convegni, seminari e in ambito normativo;

interesse per le attività di studio relative alla modellistica e al calcolo parallelo;

flessibilità e disponibilità a occasionali trasferte in Italia e all’estero.

La documentazione da presentare per sottomettere la propria candidatura dovrà includere :

Curriculum Vitae aggiornato;

attestato dei titoli di studio richiesti

autocertificazione (si veda modulo in allegato) del possesso delle competenze ed esperienze richieste, e sopra elencate.

Per i titoli di studio conseguiti all’estero, il candidato dovrà presentare una certificazione di equipollenza o equivalenza con titolo di studio rilasciato in Italia, afferente ad una delle Classi di Laurea sopra indicate entro e non oltre l’avvio della fase a colloqui del processo di selezione.

All’esito del processo di selezione sarà pubblicata la graduatoria finale dei candidati risultati idonei.

Ulteriori elementi di interesse (requisiti preferenziali)

A parità di valutazione sugli elementi del profilo richiesti (requisiti minimi), potranno costituire titolo preferenziale :

conoscenza dei modelli fisici utilizzati per descrivere plasmi non termalizzati (breakdown plasma);

conoscenza descrittiva del fenomeno del treeing e delle scariche parziali;

conoscenza di algoritmi di machine learning per applicazioni di riduzione di modello;

conoscenza di linguaggi di programmazione, ambienti di sviluppo (C / C++, Python, Matlab) e sistema operativo Linux;

esperienza nella stesura di testi sia tecnico-scientifici (articoli, rapporti) sia divulgativi.

Inquadramento del profilo

L’inquadramento previsto per questa posizione è tra A1 e AS del contratto CCNL per i lavoratori addetti al settore elettrico.

Termine per la presentazione delle candidature

Potranno essere prese in considerazione esclusivamente le candidature trasmesse entro e non oltre il 07 / 08 / 2025 , data di chiusura del presente bando e la documentazione richiesta deve essere allegata al modulo on line di compilazione del Curriculum Vitae ed essere sottomessa in un unico file (formato pdf o zip).

J-18808-Ljbffr

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