Informations générales
Intitulé de l'offre : Post-doc in atomistic modelling (DFT) and machine learning of complex materials (M/F) (H/F)
Référence : UPR8011-MAGBEN-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 9 juin 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 octobre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : Between 2991,50€ and 3417,33€ before taxes per month depending on experience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : 05 - Matière condensée : organisation et dynamique
Missions
The post-doc will develop machine-learning protocols based on DFT calculations to model materials composed of metal nanoparticles embedded in dielectric matrices.
Activités
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- Creation of databases based on DFT calculations
- Implementation and comparison of different machine learning methods
- Molecular dynamics simulations under temperature using the interatomic potentials obtained.
- Data analysis
- Valorization of results in the form of publications and conference communications
Compétences
- Electronic structure calculations
- Atomistic modeling including molecular dynamics
- Machine learning
- Highly parallel computing (HPC) skills
- Knowledge of glassy materials and notions of crystallography
Contexte de travail
The work will be carried out within the SINanO team of the CEMES laboratory (Toulouse), as part of the ANR GNOME project (https://anr.fr/Projet-ANR-24-CE09-2403).
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.