Apprentissage automatique frugal et théorie de la fonctionnelle de la densité pour la conception de matériaux catalytiques durables (H/F)
Nouveau
- CDD Doctorant
- 36 mois
- Doctorat
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Cette offre est ouverte aux personnes disposant d’un titre leur reconnaissant la qualité de travailleur handicapé ou travailleuse handicapée.
L'offre en un coup d'oeil
L'unité
Institut Jean Lamour
Type de Contrat
CDD Doctorant
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
54011 NANCY
Durée du contrat
36 mois
Date d'Embauche
01/10/2026
Rémuneration
2.300€ brut mensuel
Postuler Date limite de candidature : samedi 2 mai 2026 23:59
Description du Poste
Sujet De Thèse
La conversion catalytique du dioxyde de carbone en méthanol est largement reconnue comme une voie essentielle pour la valorisation du carbone et la réduction des gaz à effet de serre.
Associée à de l'hydrogène renouvelable, cette réaction offre une piste prometteuse vers la production durable de carburants et la décarbonisation à long terme de l'industrie chimique. Ces dernières années, les catalyseurs basés sur des interfaces oxyde-métal et oxyde-intermétallique se sont révélés être des systèmes particulièrement prometteurs, car ces interfaces peuvent fortement influencer l'activation du CO₂ et la sélectivité du méthanol. Cependant, la structure à l'échelle atomique de ces interfaces et les mécanismes régissant leur activité catalytique restent mal compris. Leur hétérogénéité structurelle et leur complexité chimique rendent la modélisation atomistique précise particulièrement difficile.
Les avancées récentes en matière d’approches d’apprentissage automatique fournissent un cadre puissant pour modéliser des matériaux catalytiques complexes avec une précision proche de celle des calculs ab initio, tout en permettant des simulations à des échelles spatiales et temporelles
nettement plus grandes que les méthodes conventionnelles de structure électronique. Cependant, ces développements nécessitent généralement de très grands ensembles de données d’apprentissage générés à partir de calculs coûteux en ressources informatiques, ce qui représente un goulot d’étranglement majeur pour l’étude des interfaces catalytiques complexes.
L'objectif de cette thèse est de développer des stratégies d'apprentissage automatique économes en données pour l'hydrogénation du CO₂ en méthanol, catalysée par des interfaces oxyde-métal. Les idées clés incluent la prise en compte de l'apprentissage par transfert, des potentiels d'interaction issus de l'apprentissage automatique, ainsi que des connaissances existantes issues d'études expérimentales.
Techniques/méthodes utilisées : théorie de la fonctionnelle de la densité, apprentissage automatique.
Compétences requises : solide formation en chimie, chimie physique, science des matériaux ou physique de la matière condensée. Une expérience en science des données, en programmation Python, en calcul haute performance et/ou en chimie quantique sera considérée comme un atout. D'excellentes compétences en communication sont essentielles, avec la capacité de travailler et d'échanger des idées efficacement, tant à l'oral qu'à l'écrit. La maîtrise de l'anglais est requise. La candidature doit inclure une lettre de motivation, un CV et le relevé de notes du master.
Votre Environnement de Travail
L’Institut Jean Lamour (IJL) est une unité mixte de recherche du CNRS et de l’Université de Lorraine. Spécialisé en science et ingénierie des matériaux et des procédés, il couvre les champs suivants : matériaux, métallurgie, plasmas, surfaces, nanomatériaux, électronique.
En 2026, l'IJL compte 258 permanents (33 chercheurs, 133 enseignants-chercheurs, 92 IT-BIATSS) et 389 non-permanents (146 doctorants, 43 post-doctorants / chercheurs contractuels et plus de 200 stagiaires), de plus de 70 nationalités différentes.
Il collabore avec plus de 150 partenaires industriels et ses collaborations académiques se déploient dans une trentaine de pays.
Son parc instrumental exceptionnel est réparti sur 4 sites dont le principal est situé sur le campus ARTEM à Nancy.
La thèse se déroulera au sein de l'équipe 102 "Plasmas, Procédés et Surfaces".
Rémunération et avantages
Rémunération
2.300€ brut mensuel
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
| Référence de l’offre | UMR7198-MELDOG-040 |
|---|---|
| Section(s) CN / Domaine de recherche | Mathématiques et interactions des mathématiques |
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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