Oportunidades
Bolsas de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado no LCCMat. Todo processo seletivo é regido por edital publicado nesta página, e a inscrição é feita exclusivamente por e-mail.
International applicants: our calls are issued in Portuguese and only the Portuguese text is official. There is a short English guide on how to apply.
Read in English →Seleção de bolsista de mestrado em Física Computacional
Uma bolsa de mestrado (mais cadastro de reserva) vinculada ao Projeto nº 7934, com foco em metodologias computacionais aplicadas à história diagenética e hidrotermal das rochas carbonáticas das formações Barra Velha e Itapema, no Pré-sal da Área de Libra.
O PDF é o documento que vale. Requisitos, pontuação e cronograma estão nele — esta página é só o resumo.
Identidade, Currículo Lattes, histórico ou diploma, comprovante de vínculo com a UnB e o que comprovar os requisitos desejáveis.
Dentro do prazo, no horário oficial de Brasília. Não há formulário: a inscrição é o e-mail com a documentação anexada.
002.10/2026 Bolsista DTI, nível doutorado Machine learning em imagens tomográficas · 30 meses Inscrições 29/06 a 03/07/2026 Concluído ▾
Construção, teste e integração de modelos preditivos de aprendizado de máquina sobre imagens tomográficas de rochas carbonáticas: processamento e padronização de imagens, extração de atributos, calibração de modelos supervisionados e não supervisionados, e integração em protótipos de sistema. Inclui relatórios técnicos, manuais de uso e workshops anuais para a equipe.
Requisitos obrigatórios- Vínculo institucional com a UnB
- Doutorado em Física, com pelo menos 10 artigos publicados
- Machine learning e modelagem preditiva
- Linux e programação científica (Python, MATLAB, C/C++ ou Fortran)
- 20 h semanais de dedicação
002.9/2026 Bolsista nível mestrado Classificação de fácies com machine learning · 24 meses Inscrições 20/06 a 26/06/2026 Concluído ▾
Organização, curadoria e pré-processamento de bancos de imagens de fácies mineralógicas de testemunhos de poços, com foco em poros; desenvolvimento e teste de modelos de machine learning para classificação automatizada; programação de software de análise em Python e/ou Fortran otimizado para HPC; relatórios, artigos e documentação de treinamento.
Requisitos obrigatórios- Vínculo institucional com a UnB
- Graduação completa em Ciências Exatas ou Engenharias
- Noções de machine learning e modelagem preditiva
- Linux e programação científica
- 40 h semanais de dedicação
002.8/2026 Iniciação científica Dinâmica molecular de grãos minerais · 12 meses Inscrições 29/06 a 03/07/2026 Concluído ▾
Preparação de sistemas e topologias para simulações de dinâmica molecular de grãos minerais de rochas carbonáticas, execução das simulações (clássica e/ou reativa), análise de trajetórias e cálculo de propriedades estruturais, termodinâmicas e de transporte, correlacionando a escala atomística com porosidade e permeabilidade.
Requisitos obrigatórios- Vínculo institucional com a UnB
- Graduação em Física em curso, a partir do 2º período
- Noções de Física Computacional e simulação de materiais
- Linux e programação científica
- 20 h semanais de dedicação
002.7/2026 Iniciação científica Física e Geociências · 12 meses Inscrições 12/05 a 17/05/2026 Concluído ▾
Preparação e execução de simulações de dinâmica molecular de grãos minerais, análise de trajetórias, cálculo de propriedades estruturais, termodinâmicas e de transporte, tratamento de dados e redação de relatórios técnicos.
Requisitos obrigatórios- Graduação em curso no Instituto de Física ou no Instituto de Geociências da UnB
- Ter concluído no mínimo o 4º período
- Noções de Linux e de programação científica
002.6/2026 Iniciação científica · duas vagas Física Computacional e dinâmica molecular · 12 meses Inscrições 15/04 a 24/04/2026 Concluído ▾
Preparação e execução de simulações de dinâmica molecular de grãos minerais, análise de trajetórias para cálculo de propriedades estruturais e termodinâmicas, e correlação desses dados com os processos petrofísicos de porosidade e permeabilidade. Atuação presencial no LCCMat.
Requisitos obrigatórios- Graduação em Física na UnB, a partir do 2º período
- Noções de Física Computacional e simulação de materiais
- Linux e programação científica
- 20 h semanais de dedicação
002.2/2026 Doutorado · duas vagas Machine learning e visão computacional · 48 meses Inscrições 23/03 a 27/03/2026 Concluído ▾
Levantamento e processamento de bases de imagens de fácies mineralógicas, desenvolvimento de modelos de machine learning e visão computacional, rotinas em Python e análise científica da história diagenética e hidrotermal das formações estudadas, com foco na relação entre fácies, porosidade e permeabilidade.
Requisitos obrigatórios- Vínculo institucional com a UnB
- Matrícula em doutorado ou título de mestre em Física ou área afim
- Ao menos um artigo aceito ou publicado nos últimos 12 meses
- Programação, preferencialmente Python, e frameworks de machine learning
- Experiência com códigos de DFT e dinâmica molecular
- 30 h semanais de dedicação
002.2/2026 Pós-doutorado sênior DFT, software científico e HPC · 48 meses Inscrições 23/03 a 27/03/2026 Concluído ▾
Organização e tratamento de bancos de imagens de rochas, desenvolvimento e validação de modelos de machine learning e visão computacional, programação e otimização de software científico em Python e/ou Fortran, e aplicação dessas ferramentas ao estudo da evolução da porosidade e permeabilidade das rochas carbonáticas do Pré-sal. Inclui documentação técnica, produção científica e treinamento de usuários.
Requisitos obrigatórios- Doutorado em Física obtido há mais de 5 anos
- Vínculo institucional com a UnB
- Experiência comprovada em Física Computacional de Materiais, com domínio de DFT
- Experiência avançada em engenharia de software científico e HPC
- 30 h semanais de dedicação
Edital 002.1/2026 (PDF) ↓
Os resultados preliminares, convocações para entrevista e resultados finais de cada edital são publicados nesta página e permanecem arquivados aqui. Em caso de divergência entre o resumo acima e o PDF do edital, vale o PDF.
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