Chercheur Associé (Scientifique de Données sur les Matériaux)

L'École de Science et d'Ingénierie des Matériaux (MSE) recherche un Chercheur Associé (RF) minutieux et responsable, ayant une solide expérience en science des matériaux et en apprentissage automatique. Ce rôle implique la recherche sur la synthèse de composites nanostructurés à haute entropie et l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique existants pour construire une base de données complète de matériaux à des fins d'analyse/référence.

Responsabilités principales :

• Proposer et mettre en œuvre de nouvelles approches de synthèse pour générer et caractériser des composites nanostructurés à haute entropie pour des applications de catalyse et de capture du carbone.

• Utiliser des modèles d'apprentissage établis pour analyser les matériaux produits par des méthodes de recuit thermique rapide.

• Développer et affiner des modèles d'apprentissage automatique pour l'analytique prédictive et prescriptive.

Exigences du poste :

• Posséder un doctorat en science des matériaux, en informatique, en apprentissage automatique, ou dans toute autre discipline pertinente de la science et de l'ingénierie.

• Forte intérêt pour la réalisation de recherches interdisciplinaires, en particulier à l'intersection de l'apprentissage automatique, de l'informatique des matériaux et de la synthèse des matériaux.

• Solide expérience avérée en apprentissage automatique, y compris l'expérience avec des modèles établis et une analyse de données.

• Maitrise des langages de programmation standard tels que Python, R, C+ pour l'analyse de données.

• Excellents antécédents de publication pertinents

• Excellentes compétences en communication écrite et orale en anglais.

• Scientifique indépendant et un joueur d'équipe pour travailler efficacement dans des environnements collaboratifs.

Nous regrettons de n'informer que les candidats présélectionnés.