Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiosité
Vous êtes une personne passionnée et souhaitez contribuer à l'excellence de la recherche scientifique ?
Rejoignez-nous en tant qu'Ingénieur pour un CDD de 4 mois au sein de l'Institut IRIG !
Le poste s'inscrit dans les activités de recherche du laboratoire MEM/L\_Sim au sein de l'IRIG (CEA Grenoble), spécialisé dans la simulation numérique avancée pour les systèmes complexes.
Vous contribuerez à un projet portant sur l'analyse de systèmes biomoléculaires à partir de simulations de mécanique quantique réalisées avec le code BigDFT, dans le cadre du programme PEPR Diadem.
L'objectif est de développer et appliquer des méthodes de Machine Learning afin d'exploiter des données issues de simulations à haute précision. Les travaux porteront notamment sur l'analyse des interactions entre macromolécules (protéines) et l'identification de corrélations entre structure et propriétés physico-chimiques.
En tant qu'Ingénieur, vos missions seront :
- Traiter et structurer des jeux de données existants,
- Développer des modèles de Machine Learning,
- Analyser et visualiser des résultats,
- Participer à la valorisation scientifique.
Le projet se déroule dans un environnement interdisciplinaire, à l'interface entre physique, chimie théorique et science des données. Les résultats ont vocation à être diffusés dans la littérature scientifique.
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