Description de l'offre
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Le projet de recherche postdoctoral s’inscrit dans le cadre d’un projet financé par l’ERC et intitulé REACT (REvolutionising the use of coherent x-ray diffraction for structural crystallography Applied to CaTalysis). Il vise à appliquer de nouvelles capacités d’imagerie par diffraction cohérente (CDI) pour sonder des nanostructures pendant une réaction catalytique.
L’objectif principal du projet est d’optimiser la chaîne de traitement des données en diffraction cohérente des rayons X en s’appuyant sur des approches de type machine learning. La diffraction cohérente des rayons X permet d’imager des nanostructures in situ au cours d’une réaction et de suivre l’évolution de leur structure dans le temps, à l’échelle nanométrique. Cette technique offre ainsi un accès privilégié aux effets de volume, de surface et d’interface. Cependant, les mécanismes catalytiques et les transformations structurelles associées demeurent encore insuffisamment compris. Le développement d’outils basés sur le machine learning permettra de mieux reconstruire et interpréter la structure de nano-objets métalliques individuels, suivis in situ et operando lors de réactions catalytiques.
Profil du candidat
👤 Votre profil
Vous êtes titulaire d'un Doctorat en physique, en chimie ou science des matériaux
🧠 Compétences techniques
Diffraction et imagerie des rayons X sur synchrotron, apprentissage automatique, programmation en Python, organisation et communication orale/écrite.
🛠️ Vos missions
Le ou la candidat(e) contribuera au développement et à l’amélioration de la chaîne de traitement en diffraction cohérente des rayons X en exploitant des approches de type machine learning. Il/Elle développera des méthodes non supervisées pour la récupération de phase et la reconstruction des phases manquantes dans l’espace réciproque. Il/Elle pourra mettre en place des approches de super-résolution, de débruitage avancé et de déroulement de la phase. Une autre mission vise la sélection automatisée de nano-objets par balayage rapide, couplée à la détection de motifs de diffraction par machine learning. Il/Elle pourra également utiliser l’apprentissage automatique pour le débruitage des données de diffraction, le bruit rendant actuellement difficile la reconstruction des facteurs de structure normal et anomal, en particulier à proximité d’un seuil d’absorption. De manière générale, il/elle visera à renforcer et à poursuivre la synergie entre le machine learning et la diffraction cohérente des rayons X. Le travail sera réalisé en étroite collaboration avec la ligne de lumière ID01 de l’European Synchrotron Radiation Facility (ESRF), une installation de rayons X de référence mondiale, dotée d’un nouvel anneau de stockage révolutionnaire qui augmente la brillance et la cohérence des rayons X d’un facteur 100 par rapport aux sources actuelles.
🤝 Pourquoi nous rejoindre ?
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Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés
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