Le post-doctorant aura pour mission de développer des protocoles d'apprentissage automatique basés sur des calculs de type DFT visant à modéliser des matériaux constitués de nanoparticules métalliques intégrées dans des matrices diélectriques.
Activités
- Création de bases de données à partir de calculs DFT
- Réalisation et comparaison de différentes méthodes d'apprentissage automatique
- Réalisation de simulations de dynamique moléculaire en température à l'aide des potentiels interatomiques obtenus
- Analyse des données produites
- Valorisation des résultats sous forme de publications et de communications à des congrès
Compétences
- Calculs de structure électronique
- Modélisations atomistiques incluant la dynamique moléculaire
- Apprentissage automatique
- Maitrise du calcul hautement parallèle (HPC)
- Connaissance des matériaux vitreux et notions de cristallographie
Contexte de travail
Le travail s'effectuera au sein de l'équipe SINanO du laboratoire CEMES (Toulouse), dans le cadre du projet ANR GNOME (https://anr.fr/Projet-ANR-24-CE09-2403).
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
Le travail s'effectuera au sein de l'équipe SINanO du laboratoire CEMES (Toulouse), dans le cadre du projet ANR GNOME (https://anr.fr/Projet-ANR-24-CE09-2403).
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.
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