Post-doc h/f – machine learning et spectroscopie raman pour les matériaux

Informations générales Organisme de rattachement CNRS Référence UMR5253-MOUBEN-002 Date de début de diffusion 27/02/2026 Date de parution 28/02/2026 Date de fin de diffusion 20/03/2026 Intitulé long de l'offre Post-doc H/F – Machine Learning et Spectroscopie Raman pour les matériaux Date limite de candidature 20/03/2026 Nature du contrat CDD de 2 ans Versant Fonction Publique de l'Etat Catégorie Catégorie A (cadre) Nature de l'emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels Domaine / Métier Recherche - Chercheuse / Chercheur Statut du poste Vacant Intitulé du poste Post-doc H/F – Machine Learning et Spectroscopie Raman pour les matériaux Descriptif de l'employeur Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique. Description du poste Missions : Le ou la post-doctorant(e) aura pour mission principale de développer des outils prédictifs fondés sur l’apprentissage automatique pour l’analyse et l’interprétation de spectres vibrationnels Raman appliqués aux matériaux pour batteries. Activités : Les activités consisteront à concevoir et mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique pour la prédiction, l’interprétation et l’analyse quantitative de spectres vibrationnels Raman, en établissant un lien explicite entre structure, environnement chimique local, propriétés électroniques et réponse spectroscopique. Une composante majeure du projet portera sur le couplage entre calculs DFT et modèles de machine learning afin d’accélérer la prédiction des spectres, d’identifier des tendances physico-chimiques robustes et d’extraire des descripteurs structuraux et électroniques pertinents alimentant les modèles. Une attention particulière sera accordée à la cohérence entre données théoriques et expérimentales, et le projet mènera à la construction d’une base de données structurée, alimentée par des calculs ab initio et enrichie par des approches d’apprentissage automatique. Contexte de travail : Ce poste s’inscrit dans le cadre du programme national PEPR Batteries. Le projet vise à développer des approches innovantes combinant modélisation ab initio, spectroscopie vibrationnelle Raman et apprentissage automatique pour l’étude des matériaux d’électrode et de leurs interfaces, avec une perspective de suivi operando de cellules complètes. Le poste est basé à l’Institut Charles Gerhardt Montpellier, au sein du département Chimie Physique Théorique & Modélisation, dans un environnement à l’interface entre modélisation, spectroscopie et science des matériaux pour l’énergie. Les travaux seront menés en collaboration étroite avec des expérimentateurs développant des méthodes avancées de spectroscopie Raman déportée (SORS). Conditions particulières d'exercice Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche. Descriptif du profil recherché Competences : Les compétences requisent sont : -doctorat en chimie théorique, physique, science des matériaux ou domaine en rapport ; -solide maîtrise du machine learning (régression, réseaux de neurones) ; -expérience en modélisation des matériaux, en modélisation vibrationnelle et en méthodes DFT ; -bonne maîtrise de la programmation scientifique (Python) et du traitement de données; -capacité à travailler dans un environnement interdisciplinaire associant modélisateurs et expérimentateurs. Contraintes et risques : Temps plein Oui Rémunération contractuels (en € brut/an) à partir de 3501€ brut mensuel ajustable selon expérience Localisation du poste Europe, France, Occitanie, Hérault (34) Géolocalisation du poste MONTPELLIER Lieu d'affectation (sans géolocalisation) 34293 MONTPELLIER (France) Critères candidat Niveau d'études / Diplôme Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français (Seuil)