Postdoc en physico-chimie théorique (H/F)
Candidatez avant le 26 septembre 2025 !
Le laboratoire PHENIX (Physicochimie des électrolytes et nanosystèmes interfaciaux) est une Unité Mixte de Recherche entre le CNRS et Sorbonne Université. Il est situé sur le campus Pierre et Marie Curie, dans le centre de Paris. Il est constitué de ~90-100 chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et post-doctorants, et conduit des recherches dans les domaines de l’énergie (stockage électrochimique, recyclage…) de la santé (nanoparticules pour l’imagerie…) et l’environnement (stockage des déchets, traitement de l’eau…).
Le/la post-doctorant.e fera partie de l’équipe Modélisation et Expériences Multiéchelles et effectura ses recherches dans le cadre du projet PostGenAI@Paris, en collaboration le laboratoire IMPMC (Institut de Minéralogie, de Physique des Matériaux et de Cosmochimie), situé sur le même campus. Il/elle bénéficiera d’un accès aux ressources de calcul du laboratoire et de l’université.
Missions
Le/la post-doctorant·e participera au projet IA-Cluster (ANR) PostGenAI@Paris de Sorbonne Université, et plus précisément au sous-projet « AI-Augmented Multiscale Modeling for Energy Storage », dont l’objectif est de développer des méthodes d’intelligence artificielle complémentaires aux techniques de modélisation, en particulier à l’échelle atomique, propres à la physico-chimie des matériaux.
Dans ce contexte, le/la post-doctorant·e cherchera à élucider les processsus fondamentaux conduisant à la formation de la « Solid Electrolyte Interphase » (SEI) dans les batteries. Il s’agira notamment de comprendre la précipitation des espèces formées à la surface des électrodes par la dégradation de l’électrolyte, grâce aux simulations moléculaires. Il/elle développera à cet effet des méthodes permettant d’échantillonner et caractériser ces processus, grâce à des outils d’apprentissage automatique.
Activités
Le/la post-doctorant(e) contribuera à différents aspects du projet tels que :
- le développement de nouvelles approches théoriques et numériques pour la détermination des propriétés thermodynamiques et cinétiques associées à une transformation, via des outils d’intelligence artificielle
- la réalisation de simulations de dynamique moléculaire
- le développement de codes pour analyser ces simulations, à partir d’outils existants au laboratoire
- la collaboration avec les autres participants au projet
- la rédaction de publications et la participation à des conférences
Compétences
- Savoirs / connaissances : physique statistique, physico-chimie, machine learning
- Savoir-faire : simulations moléculaires, expérience en programmation (python, C++, julia, C, …), programmation python pour l’intelligence artificielle (pytorch, tensorflow, …)
- Savoir-être : travail en équipe
Pour postuler : https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR8234-BENROT-014/Default.aspx?lang=FR
