Post Doctorant en Simulation numérique H/F

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Détail de l'offre

Informations générales

Organisme de rattachement

CNRS  

Référence

UMR8207-CORHEN-007  

Date de début de diffusion

07/05/2024

Date de parution

19/05/2024

Date de fin de diffusion

28/05/2024

Description du poste

Versant

Fonction Publique de l'Etat

Catégorie

Catégorie A (cadre)

Nature de l'emploi

Emploi ouvert uniquement aux contractuels

Domaine / Métier

Recherche - Chercheuse / Chercheur

Statut du poste

Vacant

Intitulé du poste

Post Doctorant en Simulation numérique H/F

Descriptif de l'employeur

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Description du poste

Missions :
Dans le cadre du projet RAISIN (Représentativité des irrAdiations aux Ions pour Simuler les Irradiations aux Neutrons) l’endommagement primaire dans le nickel et dans des alliages FeNiCr de différentes concentrations, modèles pour les aciers austénitiques, a été modélisé par dynamique moléculaire. Ce travail a permis de montrer par exemple, que la composition a un effet significatif sur le nombre de monolacunes et le nombre de défauts aux basses énergies, tandis qu'aux plus hautes énergies, l'effet du potentiel d’interaction choisi prime sur ces deux descripteurs. L’analyse de la base de données ainsi constituée doit être poursuivie et fait l’objet de ce contrat postdoctoral, pour obtenir une description plus précise des amas de défauts. En effet, la description dont nous disposons à l’heure actuelle ne précise que le type d’amas (lacunaire ou interstitiel) et sa taille. Il serait utile de pouvoir connaître la répartition entre les différents types d’amas 3D (A15, stacking fault tetrahedra…) et boucles de dislocation. Pour cela, on pourra par exemple utiliser la méthode de détection des défauts mise au point par Goryaeva et al. [Goryaeva et al., Nature Communications (2020) 11:4691] basée sur une analyse des environnements atomiques locaux par des méthodes de « machine learning » (MiLaDy). En parallèle à cette analyse de la base de données, et pour avoir une meilleure idée des propriétés du potentiel utilisé, il faudra caractériser plus précisément les solutions solides aux différentes compositions et les défauts (énergie de formation et de migration).
Activités :
Activités principales
En collaboration avec Christophe Domain de EDF et Andrée de Backer, en contrat à l’UMET, le candidat devra :
- Effectuer une recherche bibliographique approfondie sur les méthodes récentes de mise en évidence des amas de défauts avec prise en compte des solutés.
- Mettre en œuvre cette méthode pour analyser la base de données de cascades de déplacements
- Etudier les propriétés des différentes solutions solides modélisées : présence ou non d’ordre à courte ou longue distance, stabilité des phases, caractéristiques des défauts de base : lacunes et auto interstitiels (énergie de formation et de migration).
- Utiliser des outils statistiques pour étudier l’impact de la composition et du potentiel sur la population de défauts créés.
Activités associées
- Présenter les résultats lors des réunions des groupes de travail du projet RAISIN
- Communiquer les résultats scientifiques sous forme de communications à des congrès et de publications

Contexte de travail :
La mission se situe dans le cadre du projet RAISIN porté par le CNRS. Le travail se déroulera essentiellement au sein du laboratoire UMET, située à l’université de Lille (Cité scientifique à Villeneuve d’Ascq) en collaboration avec EDF et dans le cadre du laboratoire commun EM2VM.
Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potent
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Conditions particulières d'exercice

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Descriptif du profil recherché

Competences :
Savoirs
 Disposer de connaissances solides en science des matériaux, thermodynamique, physique statistique, métallurgie physique et en modélisation à l’échelle atomique.
 Connaissances en outils statistiques (PCA, kmeans…) en R ou python
 Connaissances des méthodes de Machine Learning
 Maîtrise de l’anglais scientifique
Savoir-être
 Savoir prioriser les actions
 Disposer de qualités relationnelles et pédagogiques
 Faire preuve de rigueur et d’autonomie ; être organisé
 Avoir le sens du travail en équipe
 Savoir rendre compte
Contraintes et risques :
RAS

Temps plein

Oui

Rémunération contractuels (en € brut/an)

fourchette 4122,59e et 4303,33€ en fonction de l'expérience

Informations complémentaires

Informations complémentaires

Programme NEEDS RAISIN

Pays

Localisation du poste

Europe, France, Hauts de France, Nord (59)

Géolocalisation du poste

VILLENEUVE D ASCQ

Lieu d'affectation (sans géolocalisation)

59650 VILLENEUVE D ASCQ (France)

Critères candidat

Niveau d'études / Diplôme

Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents

Spécialisation

Formations générales

Langues

Français (Seuil)