1. Магистратура
  2. Физико-технические науки и технологии
  3. Ускорители заряженных частиц для синхротронных и нейтронных исследований

Ядерные физика и технологии (14.04.02)

Где и кем работать, какая зарплата после окончания магистратуры в вузах Москвы по профилю обучения Ускорители заряженных частиц для синхротронных и нейтронных исследований

  • от 476 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 6 бюджет. мест
  • 1 платное место
  • 2 года обучения
  • новая программа

Карьера после окончания в вузе Москвы магистратуры по профилю "Ускорители заряженных частиц для синхротронных и нейтронных исследований" и специальности 14.04.02 Ядерные физика и технологии

Выпускники становятся высококвалифицированными специалистами, способными работать в ведущих научно-исследовательских институтах, международных лабораториях, высокотехнологичных компаниях и индустриальных предприятиях. Их профессиональная деятельность связана с разработкой, эксплуатацией и модернизацией сложных физических установок, таких как ускорители заряженных частиц, источники синхротронного и нейтронного излучения, детекторы и системы диагностики.

Многие выпускники продолжают свою карьеру в научных центрах мирового уровня, таких как НИЦ «Курчатовский институт», Институт теоретической и экспериментальной физики (ИТЭФ), Институт физики высоких энергий (ИФВЭ), Объединённый институт ядерных исследований (ОИЯИ, Дубна) и других. Здесь они участвуют в фундаментальных и прикладных исследованиях в области физики частиц, материаловедения, биомедицины и нанотехнологий.

Часть выпускников выбирает работу в промышленности, включая компании, занимающиеся разработкой медицинского и промышленного оборудования на основе ускорителей, радиационных технологий и высокопроизводительных вычислительных систем. Они работают в ядерной энергетике, создают новые материалы с заданными свойствами, разрабатывают методы радиационной терапии в онкологии, а также занимаются обработкой и анализом больших массивов данных, используя современные алгоритмы моделирования и машинного обучения.