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Publié il y a 5 jours

Post-Doctorat - Modélisation Atomique d'Actinides par Modèles Machine Learning H/F

Entreprise
CEARecrute en direct
Localisation
Bruyères-le-Châtel - 91
Sur site
Type de contrat
Niveau
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
50k€
Estimation
43k€fourchette habituelle55k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 396 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 50k€ (43k€–55k€).

Médiane du marché
525€/j
Estimation
450€/jfourchette habituelle583€/j

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 76 offres pour ce poste (tous niveaux, France), le marché se situe autour de 525€/j (450€/j–583€/j).

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Description du poste

Le post-doctorat vise à construire des modèles de dynamique moléculaire basés sur l'apprentissage automatique pour l'oxyde de plutonium, en s'appuyant sur des données ab initio déjà existantes. Ce travail inclut le développement d'interfaces simples pour l'entraînement des modèles, l'évaluation et la comparaison des différents modèles présents dans la littérature en définissant une 'bonne' métrique pour déterminer le compromis coût de calcul/précision pour les applications du CEA, notamment pour les simulations à grande échelle. La mise en place et la comparaison des méthodes d'active-learning afin d'enrichir la base de données d'entraînement sont une partie intégrante du travail. Les simulations seront effectuées grâce au code exaStamp, développé au sein de l'équipe de travail.

Compétences acquises : Modélisation à l'échelle atomique ; Compétences en apprentissage automatique ; Analyse, comparaison et synthèse de différentes méthodologies et modèles ; Compétences en programmation et en traitement de données ; Collaboration avec des experts de plusieurs disciplines.
Déroulé :
- Revue bibliographique : Etude des modèles de machine learning existants pour les oxydes d'actinides ; Identification des méthodologies les plus pertinentes pour l'oxyde de plutonium.
- Développement des modèles : Entraînement des modèles de machine learning sur les données ab-initio ; Développement de potentiels pour les simulations atomistiques.
- Validation et évaluation : Comparaison des performances des différents modèles ; Evaluation de la précision et de l'efficacité des modèles développés ; Méthodes d'active-learning.
- Application et analyse : Utilisation des modèles pour étudier le comportement de l'oxyde de plutonium sous irradiation ; Analyse des résultats et rédaction des rapports.
- Collaboration et communication : Collaboration avec les experts du domaine au sein du CEA ; Rédaction d'articles scientifiques et présentation des résultats.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Exigences du poste

Stack technique :

Machine LearningMolecular DynamicsAb InitioActive LearningPythonexaStamp

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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