Post-doc H/F

CNRS
Canton de Saint-Pons-de-Thomières, France
4 days ago

Role details

Contract type
Temporary contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
French
Compensation
€ 42K

Job location

Canton de Saint-Pons-de-Thomières, France

Tech stack

Databases
Machine Learning
Ab Initio

Job description

Le ou la post-doctorant(e) aura pour mission principale de développer des outils prédictifs fondés sur l'apprentissage automatique pour l'analyse et l'interprétation de spectres vibrationnels Raman appliqués aux matériaux pour batteries.

L'Activité

Les activités consisteront à concevoir et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction, l'interprétation et l'analyse quantitative de spectres vibrationnels Raman, en établissant un lien explicite entre structure, environnement chimique local, propriétés électroniques et réponse spectroscopique. Une composante majeure du projet portera sur le couplage entre calculs DFT et modèles de machine learning afin d'accélérer la prédiction des spectres, d'identifier des tendances physico-chimiques robustes et d'extraire des descripteurs structuraux et électroniques pertinents alimentant les modèles. Une attention particulière sera accordée à la cohérence entre données théoriques et expérimentales, et le projet mènera à la construction d'une base de données structurée, alimentée par des calculs ab initio et enrichie par des approches d'apprentissage automatique.

Requirements

  • doctorat en chimie théorique, physique, science des matériaux ou domaine en rapport ;
  • solide maîtrise du machine learning (régression, réseaux de neurones) ;
  • expérience en modélisation des matériaux, en modélisation vibrationnelle et en méthodes DFT ;
  • bonne maîtrise de la programmation scientifique (Python) et du traitement de données;
  • capacité à travailler dans un environnement interdisciplinaire associant modélisateurs et expérimentateurs.

Votre Environnement de Travail

Ce poste s'inscrit dans le cadre du programme national PEPR Batteries. Le projet vise à développer des approches innovantes combinant modélisation ab initio, spectroscopie vibrationnelle Raman et apprentissage automatique pour l'étude des matériaux d'électrode et de leurs interfaces, avec une perspective de suivi operando de cellules complètes.

Le poste est basé à l'Institut Charles Gerhardt Montpellier, au sein du département Chimie Physique Théorique & Modélisation, dans un environnement à l'interface entre modélisation, spectroscopie et science des matériaux pour l'énergie. Les travaux seront menés en collaboration étroite avec des expérimentateurs développant des méthodes avancées de spectroscopie Raman déportée (SORS).

Benefits & conditions

à partir de 3501€ brut mensuel ajustable selon expérience

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€

About the company

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement. Le CNRS

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