Description de l'offre
Ce projet vise à développer des modèles d’apprentissage automatique interprétables pour prédire et améliorer l’efficacité de ces réactions. Des données fiables seront générées par des expérimentations à haut débit (HTE), afin de contourner les limites des données issues de la littérature (manque de standardisation, manque de résultats négatifs etc.). Dans un premier temps, le travail portera sur la prédiction du rendement de réactions modèles (ex. aminopyrazoles) en fonction des paramètres expérimentaux. Ensuite, des calculs de structures électroniques et l’étude de sous-produits spécifiques (ex. aminofurazanes) permettront de proposer des mécanismes détaillés et d’orienter les optimisations. Enfin, ces connaissances seront appliquées à des amines encore récalcitrantes à l’oxydation, pour tester et valider les conditions identifiées.
L’enjeu sera de représenter au mieux la complexité du système réactionnel (substrat, solvant, catalyseur, température, etc.) pour alimenter les algorithmes et en extraire des règles claires pour la synthèse. L’objectif final est de fournir aux chimistes des outils prédictifs pour rationaliser et développer ces transformations
Ce projet est en collaboration entre le CEA DAM Ile-de-France et celui de Saclay. Les expériences HTE seront menées à Saclay dans le cadre d’un stage mené en amont et en parallèle du postdoc.
La personne recrutée sera physiquement présente sur le centre CEA DAM Ile-de-France, dans une équipe de simulation moléculaire. Ce centre est accessible par navettes gratuites depuis Paris et ses environs.
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.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.
Profil du candidat
Appétence pour le traitement des données expérimentales.
Python, machine learning.
Post-doctorat
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