Doctorant (H/F) en spectroscopie RMN et apprentissage automatique

Unité de Catalyse et de Chimie du Solide

VILLENEUVE D ASCQ • Nord

  • CDD Doctorant
  • 36 mois
  • Doctorat

This offer is available in English version

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

Unité de Catalyse et de Chimie du Solide

Type de Contrat

CDD Doctorant

Temps de Travail

Complet

Lieu de Travail

59652 VILLENEUVE D ASCQ

Durée du contrat

36 mois

Date d'Embauche

01/10/2026

Rémuneration

La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel

Postuler Date limite de candidature : lundi 20 juillet 2026 23:59

Description du Poste

Sujet De Thèse

Ces dernières années, le développement d’aimants RMN produisant des champs magnétiques d’intensité supérieure à 23 T pour lesquels la fréquence de Larmor des protons, ν0(1H), dépasse 1 GHz, a permis d’enregistrer des spectres RMN avec une résolution inégalée, permettant de distinguer des environnements chimiques proches dans les molécules ou les matériaux. Ce gain en résolution est particulièrement utile pour déterminer la structure à l’échelle atomique de macromolécules biologiques, telles que les protéines, ou de matériaux inorganiques et hybrides contenant des noyaux quadripolaires de spin I ≥ 1, tels que 27Al ou 17O. Cependant, un frein à l’utilisation de la spectroscopie RMN à ultra hauts champs est le coût élevé des aimants RMN capables de produire des champs magnétiques supérieurs à 23 T. Du fait de ce coût élevé, le nombre d’aimants RMN ultra-hauts champs est beaucoup plus faible que celui d’aimants à plus bas champ.
L’objectif de ce sujet de thèse est d’explorer comment les gains en résolution obtenus grâce aux spectromètres RMN à ultra-hauts champs peuvent être transférés vers des spectres enregistrés à plus bas champs grâce à l’utilisation d’outils basés sur l’apprentissage automatique (machine learning, deep learning). Cette approche nécessite d’entraîner des outils d’apprentissage automatique sur des jeux de données RMN simulés et expérimentaux obtenus à différents champs magnétiques allant de 9,4 à 28,2 T (soit 400 MHz ≤ ν0(1H) ≤ 1,2 GHz). Elle sera testée sur différents types d’échantillons, tels que des protéines ou des petites molécules en solution mais également des matériaux inorganiques et hybrides contenant des noyaux quadripolaires.

Votre Environnement de Travail

Ce projet est financé par l’initiative d’excellence de l’Université de Lille dans le cadre du projet interdisciplinaire IMMENSE. Le doctorat sera réalisé sous la direction d’Olivier Lafon à l’Université de Lille (https://uccs.univ-lille.fr/equipes-de-recherche/chimie-du-solide/rm2i et https://pro.univ-lille.fr/olivier-lafon). Ce projet bénéficiera de l'utilisation des spectromètres RMN à très hauts champs (800, 900 MHz et 1,2 GHz) de la plateforme de caractérisation avancée de l'Institut Chevreul.

Rémunération et avantages

Rémunération

La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € 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 UMR8181-OLILAF-005
Section(s) CN / Domaine de recherche Chimie des matériaux, nanomatériaux et procédés

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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CDD Doctorant • 36 mois • Doctorat • VILLENEUVE D ASCQ

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