Informations générales
Intitulé de l'offre : (M/F) PhD Thesis: Thermoelectric materials by numerical methods and ML (H/F)
Référence : UMR5253-PHIJUN-004
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : MONTPELLIER
Date de publication : mercredi 21 janvier 2026
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 5 octobre 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : 2300 € gross monthly
Section(s) CN : 15 - Chimie physique, théorique et analytique
Description du sujet de thèse
The project aims to discover new thermoelectric materials using data science and machine learning methods applied to materials, based on expert-reviewed experimental data from the literature and public databases (notably Starrydata2). The work will include the implementation of machine learning models (neural networks, random forests, SISSO), generative approaches for predicting crystal structures, the use of machine learning-based interatomic potentials, and active learning strategies for identifying materials with high thermoelectric efficiency (ZT figure of merit).
Contexte de travail
International joint supervision thesis: the doctoral student will spend 18 months in Montpellier (supervisor: Prof. Philippe Jund) and 18 months in Louvain-la-Neuve (supervisor: Prof. Gian-Marco Rignanese).
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.