Grand établissement public d'enseignement supérieur, pôle de recherche reconnu, élément fondateur de l'écosystème grenoblois : Grenoble INP, l'institut d'ingénierie et de management de l’Université Grenoble Alpes (UGA), occupe une place de premier plan dans la communauté scientifique et industrielle.
Grenoble INP - UGA est membre de réseaux internationaux de formation et recherche en ingénierie et management.
Il est reconnu dans les classements nationaux et internationaux.
Le LEPMI (Electrochimie et physicochimie des matériaux et des interfaces) est une Unité Mixte de Recherche de Grenoble INP - UGA, de l'Université Grenobles Alpes et de l'Université Savoie Mont-Blanc, composée environ d'une centaine de chercheurs.ses. Ses thématiques de recherche concernent le stockage et la conversion électrochimique de l'énergie, et associent l’électrochimie, la science des matériaux et le génie électrochimique.
Site internet : https://lepmi.grenoble-inp.fr/
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https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/381587
Le chercheur ou la chercheuse retenue dirigera les travaux de calcul, en développant des modèles moléculaires d'électrolytes à base de polymères, de sel LiFSI et de liquides ioniques, en contact avec les surfaces des matériaux actifs.
Les simulations seront réalisées dans des géométries confinées représentatives d'électrodes réelles, dans le but de comprendre l'impact de la structure, de la composition et des interfaces sur le transport du lithium.
Niveau minimum requis Bac+ 8: Doctorat en physique, chimie, science des matériaux ou dans une discipline connexe, obtenu au cours des deux dernières années.
Compétences:
● Solide expérience des simulations de dynamique moléculaire (MD) et des champs de force classiques (par exemple, LAMMPS, GROMACS).
● Une bonne connaissance des systèmes polymères et ioniques, des interactions de surface et du transport ionique est
fortement souhaitable.
● Bonne maîtrise de la programmation scientifique (par exemple, Python, C/C++) et des scripts pour les simulations et l'analyse de données.
● Intérêt ou expérience dans les outils d'IA/ML appliqués à la modélisation physique (par exemple, regroupement, réduction de dimensionnalité, modèles de substitution).
● Solides compétences en rédaction et capacités de communication en anglais.