Méthodes adaptatives de structure électronique pour la prédiction de la réactivité des états excités (H/F)

Description du Poste

Les Missions

Développer de nouvelles méthodes de chimie quantique pour la description et la prédiction de la réactivité à l’état excité de complexes de métaux de transition. Le projet vise notamment à améliorer les approches de type spin-flip TDDFT en les combinant avec des méthodes d’apprentissage automatique, afin de permettre une description plus fiable des paysages d’états excités et de contribuer à la conception rationnelle de nouveaux photocatalyseurs.

L'Activité

• Développement et benchmarking de méthodes de structure électronique basées sur la théorie MRSF-TDDFT.
• Développement de modèles adaptatifs de fonctionnelles de la densité, utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour optimiser leurs paramètres.
• Développement et automatisation de workflows de calcul en chimie quantique.
• Étude de mécanismes photoinduits, de surfaces d’énergie potentielle à l’état excité et de relations structure–propriété.
• Application des méthodes développées à des complexes de métaux de transition de première ligne, notamment Ni, Fe et Co.
• Analyse, interprétation et valorisation des résultats scientifiques (publications, présentations et conférences).

Votre Profil

Compétences

• Doctorat en chimie théorique/computationnelle, physique chimique ou dans un domaine étroitement apparenté.
• Expertise solide en chimie quantique et méthodes de structure électronique.
• Expérience pratique des calculs DFT et TDDFT et bonne compréhension de leurs fondements théoriques et de leurs limitations.
• Expérience en modélisation des états excités et/ou des systèmes à caractère multiconfigurationnel fortement souhaitée.
• Maîtrise de la programmation scientifique, notamment en Python, et capacité à développer et automatiser des workflows de calcul.
• Expérience avec des logiciels de chimie quantique et avec l’utilisation de ressources de calcul haute performance (HPC).
• Capacité démontrée à mener un projet de recherche de manière autonome, à analyser de manière critique les résultats et à développer de nouvelles approches méthodologiques.
• Solide expérience en communication scientifique, attestée notamment par des publications dans des revues internationales.
• Une expérience en apprentissage automatique appliqué à la chimie ou à la physique constitue un atout.

Votre Environnement de Travail

Le projet sera réalisé au sein du groupe Chemical Theory and Modelling (CTM) de Chimie ParisTech – PSL, dans l’équipe i-CLeHS, sous la supervision de Thijs Stuyver. Il s’inscrit dans le développement d’une nouvelle thématique de recherche à l’interface entre chimie quantique, photchimie computationnelle et apprentissage automatique. Le/la candidat(e) bénéficiera d’une autonomie importante et pourra contribuer activement à l’orientation scientifique du projet et au développement de nouvelles méthodologies.

Contraintes et risques

Le poste implique un travail principalement informatique, avec une utilisation régulière de ressources de calcul scientifique. L’activité peut nécessiter ponctuellement des déplacements en France ou à l’étranger pour participer à des conférences, écoles thématiques ou réunions scientifiques. Aucun risque expérimental spécifique n’est associé au poste.

Rémunération et avantages

Rémunération

3131 € brut/mois, selon experience

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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