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Postdoctorat (H/F): Conception par apprentissage automatique d'alliages pour le stockage de l'énergie solaire concentrée

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : dimanche 2 juin 2024

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Postdoctorat (H/F): Conception par apprentissage automatique d'alliages pour le stockage de l'énergie solaire concentrée
Référence : UMR5266-GUIDEF-013
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : ST MARTIN D HERES
Date de publication : mardi 7 mai 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : A partir de 2905 € brut mensuel selon le niveau d’expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : Chimie des matériaux, nanomatériaux et procédés

Missions

D’ici 2050, on estime que les centrales solaires à concentration pourraient fournir 11% de l’électricité mondiale. Les alliages métalliques sont de très bons candidats pour le stockage par chaleur latente de cette énergie intermittente en plein développement. Dans le cadre d'un projet du PEPR DIADEM consacré à l'accélération du développement de nouveaux matériaux, nous cherchons à modéliser et à concevoir des nouveaux liquides métalliques pour diverses applications, en général, et capable de servir pour le stockage par chaleur latente, en particulier.
Votre mission sera de développer des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) pour prédire des propriétés d’alliages d’éléments des groupes 1 à 15 comme leur température, intervalle et enthalpie de fusion. Vous vous appuierez sur ces prédictions pour identifier des compositions d’alliages optimales qui seront soumises aux partenaires du projet pour synthèse et caractérisation. Ce travail pourra être effectué conjointement au travail d'un autre partenaire du projet qui utilisera le calcul thermodynamique dans le même objectif.

Activités

Collecte et analyse de données thermodynamiques
Développement de modèles machine learning
Conception d’alliages par optimisation multicritère
Diffusion des résultats

Compétences

Connaissances en science des matériaux, en thermodynamique, en métallurgie
Compétences en intelligence artificielle, en modélisation, en calcul thermodynamique
Programmation scientifique en Python
A défaut, une forte motivation pour acquérir les compétences manquantes

Contexte de travail

Vous rejoindrez l’équipe « Thermodynamique, modélisation et optimisation des procédés d'élaboration » du laboratoire SIMAP (https://simap.grenoble-inp.fr). Vous serez néanmoins appelé à voyager chez les différents partenaires du projet (Paris, Lyon, Marseille, Perpignan).
Le laboratoire SIMAP regroupe 200 personnes et des physiciens, mécaniciens et chimistes des matériaux et des fluides sur des objectifs relevant de la conception et de l’élaboration de matériaux et de procédés. Les recherches sont menées dans un cadre expérimental couvrant élaboration, procédés et caractérisation aussi bien que dans un cadre théorique avec les simulations et les modélisations, balayant presque toutes les échelles d’espace et de temps.

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.