Vos missions en quelques mots Missions : Le/la post-doctorant.e participera au projet ANR REPiB (Rationalizing Electrode Potentials in rechargeable batteries), dont l’objectif général est d’établir un modèle physico-chimique approprié afin de décrire quantitativement le potentiel d’électrode en fonction de la composition et de la concentration de l’électrolyte. Le/la post-doctorante réalisera des simulations de dynamique moléculaire basées sur des potentiels de type machine learning pour plusieurs familles d’électrolytes. En faisant varier le cation, l’anion et les solvants, l'objectif sera de calculer des descripteurs clés de la structure de solvatation de l’électrolyte ainsi que les propriétés redox. Activités : Le/la post-doctorant.e contribuera à différents aspects du projet tels que : • la réalisation de simulations moléculaires de type dynamique moléculaire • le développement de codes pour analyser ces simulations (à partir d'outils existants au laboratoire) • la collaboration avec les autres participants au projet et avec des expérimentateurs • la rédaction de publications et la participation à des conférences Contexte de travail : Le travail sera réalisé au laboratoire PHENIX (Physicochimie des électrolytes et nanosystèmes interfaciaux), Unité Mixte de Recherche entre le CNRS et Sorbonne Université. Il est situé sur le campus Pierre et Marie Curie, dans le centre de Paris. Il est constitué de ~90-100 chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et post-doctorants, et conduit des recherches dans les domaines de l'énergie (stockage électrochimique, recyclage), de la santé et l'environnement. Le/la post-doctorant.e fera partie de l'équipe Électrochimie et Liquides Ioniques. Il/elle bénéficiera d'un accès aux ressources de calcul du laboratoire et de l'université. Profil recherché Competences : Les candidats doivent être titulaires au démarrage du projet d'un doctorat en chimie physique ou en physique, et avoir des compétences en recherche en lien avec la thématique et les activités du projet. Une bonne expérience en simulation moléculaire et/ou en machine-learning est nécessaire, ainsi qu'une bonne connaissance des outils théoriques associés (physique statistique des liquides, …; une expérience en programmation parmi: Python, Fortran, C, C++, ). Une bonne maîtrise de l'anglais parlé et écrit est requise. Contraintes et risques : Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français Seuil
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