Missions

Recruté/e au CNRS, le/la chercheur/se post-doctoral/e aura pour mission de contribuer au développement de méthodologies avancées de prédiction de structures cristallines (CSP) à partir de leur seule composition chimique et de modélisation atomistique de matériaux.

Activités

Les principales activités comprendront :
– l’adaptation du code LegoXtal génératif au design de polymères de coordination MOF et matériaux poreux par l’assemblage de briques élémentaires moléculaires dans la génération de structures cristallines 3D ;
– en fonction du profil du/de la candidat·e, la mise en œuvre de méthodes d’apprentissage automatique (IA&machine-learning) pour l’analyse des données physico-chimiques issues de la base hpmat.org de matériaux sous pression, en vue d’identifier et de formaliser des règles et des concepts ;
– l’application de la méthodologie « Crystal Structure Prediction CSP » DFT/MLIP à différentes problématiques du groupe de recherche (selon le profil, matériaux sous pression, design de polymères de coordination MOF, optimisation multi-objectifs Tc/HEDM/réactivité…)
– le calcul des structures électroniques des configurations générées in silico ainsi que de leurs propriétés thermodynamiques, dynamiques (phonons), mécaniques, et la réalisation de simulations de dynamique moléculaire DFT/MLIP NpT et NVT;
– l’analyse et l’exploitation des résultats, ainsi que la rédaction de rapports d’activité, de publications scientifiques et la présentation des résultats lors de conférences et groupes de travail ;
– l’installation, maintenance et suivi des codes de calcul sur les plateformes GENCI et nos clusters locals CPU et GPU ; l’implémentation en Python d’outils d’automatisation des calculs CSP/DFT ;
– la participation à l’animation scientifique du groupe de Chimie Quantique Appliquée (IC2MP) et du consortium des projets de recherche (ex. PRC ANR OpenBar, MagDesign, TcPredictor) ;
– l’encadrement d’étudiants en stage de recherche.

Compétences

– Doctorat en chimie théorique appliquée aux matériaux, en physique des matériaux, ou en informatique / mathématiques appliquées ;
– Solide expérience en DFT appliquée aux systèmes périodiques (codes tels que CASTEP, VASP, Quantum ESPRESSO, xtb, etc.) et dans les approches de type Machine-Learned Potentials (MLIP) ;
– Excellente maîtrise des langages de programmation Python (et idéalement C++ ou Fortran) ainsi que de l’environnement Unix/Linux ;
– Bonne maîtrise de l’anglais scientifique, à l’écrit comme à l’oral (niveau certifié).

Contexte de travail

Les travaux seront réalisés au CNRS – Institut de Chimie des Milieux et Matériaux de Poitiers (IC2MP, UMR CNRS 7285), au sein du groupe de Chimie Quantique Appliquée de l’équipe Catalyse et Milieux Non-Conventionnels (https://ic2mp.labo.univ-poitiers.fr/)

Contraintes et risques

Missions ponctuelles en France et/ou à l’étranger possibles.