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Postdoc en modélisation à l'échelle atomique d'interfaces (H / F)

CNRS

Paris

Sur place

EUR 60 000 - 80 000

Plein temps

Il y a 16 jours

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Résumé du poste

Le CNRS recherche un postdoctorant pour un projet en modélisation à l'échelle atomique, avec un accent sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la physico-chimie des interfaces. Le candidat travaillera sur des simulations complexes et collaborera étroitement avec les chercheurs de Sorbonne Université, contribuant à la recherche innovante dans le domaine du stockage d'énergie.

Qualifications

  • Doctorat en physique, chimie ou domaine connexe.
  • Compétences en simulations moléculaires et programmation requises.
  • Capacité à travailler en équipe et à rédiger des publications.

Responsabilités

  • Développement de nouvelles approches théoriques et numériques.
  • Réalisation de simulations moléculaires et analyse des résultats.
  • Collaboration avec le reste de l'équipe projet.

Connaissances

physique statistique
machine learning
physico-chimie
simulations moléculaires
programmation

Formation

Doctorat

Outils

Python
C++
Julia

Description du poste

Intitulé de l'offre : Postdoc en modélisation à l'échelle atomique d'interfaces (H / F)

Référence : UMR7590-ARTFRA-002

Nombre de Postes : 1

Lieu de travail : PARIS 05

Date de publication : mardi 17 juin 2025

Type de contrat : Chercheur en contrat CDD

Durée du contrat : 24 mois

Date d'embauche prévue : 15 septembre 2025

Quotité de travail : Complet

Rémunération : 2800e - 4000e brut mensuel

Niveau d'études souhaité : Doctorat

Expérience souhaitée : Indifférent

Section(s) CN : 05 - Matière condensée : organisation et dynamique

Dans ce projet, inscrit dans le projet PostGenAI porté par Sorbonne Université, le / la post-doctorant(e) modélisera trois interfaces solide-liquide où la réactivité est primordiale :

  • 1) Interface électrode-électrolyte, à pression et température ambiantes. On cherchera à modéliser l'effet d'un champ électrique sur la réactivité dans le liquide, afin de quantifier les réactions chimiques principales menant à la formation, par précipitation, de phases constituantes de l'interphase électrolytique solide (application stockage d'énergie électrochimique) ;
  • 2) Interface diamant-mélange CH4 / H2O, à pression et température élevées. Ici on cherchera à se placer dans des conditions où le diamant est la phase thermodynamiquement stable, afin d'étudier le processus de croissance de la phase solide. Ce sont typiquement des interfaces que l'on doit retrouver à des conditions d'intérieurs planétaires, comme dans les géantes glacées (Uranus, Neptune) ;

3) Interface électrode de graphene-liquide riche en carbone, à pression ambiante et température élevée. On cherchera à évaluer si en présence d'un champ électrique, il est possible de former des hydrocarbures à partir d'un liquide riche en carbone (mélange eau / méthanol par exemple), par voie superacide.

Activités

Le / la post-doctorant(e) contribuera à différents aspects du projet tels que :

  • le développement de nouvelles approches théoriques et numériques pour la détermination de la thermodynamique associée à une transformation, via des outils d'intelligence artificielle
  • la réalisation de simulations moléculaires de type dynamique moléculaire
  • le développement de codes pour analyser ces simulations, à partir d'outils existants au laboratoire
  • la collaboration avec les autres participants au projet
  • la rédaction de publications et la participation à des conférences

Compétences

  • Savoirs / connaissances : physique statistique, machine learning, physico-chimie
  • Savoir-faire : simulations moléculaires, expérience en programmation (python, C++, julia, C, , programmation python pour l'intelligence artificielle (pytorch, tensorflow,
  • Savoirs-être : travail en équipe

Contexte de travail

Le / la post-doctorant(e) participera au projet IA-Cluster (ANR) PostGenAI, porté par Sorbonne Université, et plus précisément du sous-projet "Ai-Augmented Multiscale Modeling for Energy Storage", dont l'objectif est de développer des méthodes d'intelligence artificielle complémentaires aux techniques de modélisation, en particulier à l'échelle atomique, propres à la physico-chimie des matériaux.

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