Chercheur Scientifique, Découverte de Matériaux, San Francisco

Chez Google DeepMind, nous valorisons la diversité des expériences, des connaissances, des origines et des perspectives et nous utilisons ces qualités pour créer un impact extraordinaire. Nous sommes engagés envers l'égalité des chances d'emploi, quel que soit le sexe, la race, la religion ou les convictions, l'origine ethnique ou nationale, le handicap, l'âge, la nationalité, le statut matrimonial, domestique ou de partenariat civil, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, la grossesse ou toute condition associée (y compris l'allaitement) ou toute autre base protégée par la loi applicable. Si vous avez un handicap ou un besoin supplémentaire qui nécessite un aménagement, n'hésitez pas à nous le faire savoir.

Instantané

La science est au cœur de tout ce que nous faisons chez Google DeepMind. Dès le début, nous nous sommes inspirés de la science pour construire de meilleurs algorithmes. Aujourd'hui, nous voulons utiliser notre boîte à outils pour accélérer la découverte scientifique. Des projets comme AlphaFold et AlphaTensor montrent la promesse de cette approche. En réunissant des spécialistes aux compétences variées, par exemple en apprentissage automatique, en physique, en chimie, en biologie, nous sommes optimistes quant à notre capacité à développer de nouvelles méthodes qui repousseront les limites de ce qui est possible et aideront à résoudre les plus grands problèmes auxquels l'humanité est confrontée.

À propos de nous

L'intelligence artificielle pourrait être l'une des inventions les plus utiles de l'humanité. Chez Google DeepMind, nous sommes une équipe de scientifiques, d'ingénieurs, d'experts en apprentissage automatique et plus encore, travaillant ensemble pour faire avancer l'état de l'art dans ce domaine. Nous utilisons nos technologies pour le bien commun et la découverte scientifique, et nous collaborons avec d'autres sur des défis critiques, en veillant à ce que la sécurité et l'éthique soient notre plus haute priorité.

Le rôle

En tant que chercheur, vous utiliserez votre expertise en recherche pour collaborer avec des experts de domaines spécifiques et des scientifiques en apprentissage automatique au sein de nos programmes en sciences naturelles. En particulier, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de chimie quantique et de matériaux.

Responsabilités principales :

• Travailler avec les efforts de recherche existants dans le programme Science pour résoudre les défis clés en utilisant votre expertise en chimie computationnelle et/ou en science des matériaux.
• Collaborer avec des chercheurs et des ingénieurs en apprentissage automatique pour identifier et développer de nouvelles approches d'apprentissage automatique adaptées aux sciences naturelles, et en particulier à la chimie quantique et à la physique de l'état solide.
• Rapporter et présenter les résultats et les développements de la recherche (y compris le statut et les résultats) de manière claire et efficace, aussi bien en interne qu'en externe, verbalement et par écrit.
• Proposer et participer à des collaborations d'équipe pour atteindre les objectifs de recherche du programme scientifique plus large.

À propos de vous

Pour vous préparer au succès en tant que chercheur dans l'équipe de découverte de matériaux, nous recherchons les compétences et l'expérience suivantes :

Qualifications minimales

• Compétences quantitatives en mathématiques et physique.
• Doctorat ou expérience de recherche équivalente.
• Expérience démontrée de la construction de nouveaux logiciels pour transformer les idées de recherche en code efficace et maintenable.
• Expérience de contribution aux avancées en chimie computationnelle, en méthodes de structure électronique ou en physique de la matière condensée.
• Expérience de l'utilisation du code de chimie quantique (par exemple, VASP, QuantumESPRESSO, GPAW).

De plus, les éléments suivants seraient un avantage :

Qualifications préférées

• Expérience de contribution au code de chimie quantique (par exemple, PySCF, QuantumESPRESSO, GPAW, VASP).
• Expérience de l'application de techniques d'apprentissage automatique à la découverte et à la conception de matériaux.
• Passion pour l'accélération de la science en utilisant des technologies innovantes !

Un salaire compétitif est offert.