Post doctorant en ingénierie des joints de grains basée sur les données (h/f)

Vos missions en quelques mots Missions : Ce projet vise à développer un cadre de travail basé sur les données (Processus-Structure-Mécanismes-Propriétés) pour analyser quantitativement la structure des joints de grains pendant leur mouvement et la relier aux propriétés cinétiques. Pour ce faire, le chercheur utilisera des milliers de simulations de dynamique moléculaire (MD), l'analyse topologique des données (homologie persistante et fonctions de corrélation de paires) et l'analyse en composantes principales. Les objectifs de ce projet sont les suivants : - Dériver une série temporelle structurelle de faible dimension (GBSTF) pour quantifier la structure atomique - Corréler les trajectoires structurelles dynamiques avec les différentes cinétiques de migration - Distinguer les mécanismes de migration activés par différentes forces motrices (contraintes mécaniques ou sauts de potentiel chimique) - Fournir un outil quantitatif pour prédire et contrôler l'évolution de la microstructure Activités : Ce projet vise à développer un cadre de travail basé sur les données (Processus-Structure-Mécanismes-Propriétés) pour analyser quantitativement la structure des joints de grains pendant leur mouvement et la relier aux propriétés cinétiques. Pour ce faire, le chercheur utilisera des milliers de simulations de dynamique moléculaire (MD), l'analyse topologique des données (homologie persistante et fonctions de corrélation de paires) et l'analyse en composantes principales. Les objectifs de ce projet sont les suivants : - Dériver une série temporelle structurelle de faible dimension (GBSTF) pour quantifier la structure atomique - Corréler les trajectoires structurelles dynamiques avec les différentes cinétiques de migration - Distinguer les mécanismes de migration activés par différentes forces motrices (contraintes mécaniques ou sauts de potentiel chimique) - Fournir un outil quantitatif pour prédire et contrôler l'évolution de la microstructure Contexte de travail : Cette recherche sera réalisée dans le contexte de l'IRL 2958 GT-CNRS, un laboratoire international commun entre le Georgia Institute of Technology et le CNRS, sous la direction du prof. L.A. Barrales-Mora, spécialiste en Science des matériaux computationnelle. Comme tout projet de recherche, ce projet est une collaboration avec un ensemble de partenaire internationaux venant de domaines différents et demandera donc une certaine quantité de travail collaboratif et de communication. 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. Profil recherché Competences : Compétence indispensable: Formation niveau master en physique et/ou génie électrique, capacité travail quotidienne en anglais. Une expérience préalable sur un projet lié à la fabrication additive et/ou à la science des matériaux serait un plus Contraintes et risques : Travail dans un environnement bilingue Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français Seuil