Postdoc – Data Mining pour la découverte de nouvelles pérovskites hybrides pour la technologie LED

La technologie LED est en train de créer une nouvelle industrie de l’éclairage propre qui permettra d’économiser 40 % à 70 % de l’énergie actuellement consommée pour l’éclairage (correspondant à une économie de 640 millions de tonnes de CO2 par an). Aucun autre consommateur d’électricité n’a été signalé comme ayant un tel potentiel d’économies d’énergie. Dans ce contexte, la découverte de nouveaux luminophores très performants et à haut rendu des couleurs pour les LED est primordiale mais très compétitive. Afin de rester compétitif sur ce marché mondial, il est important de développer une nouvelle approche pour accélérer considérablement la découverte de ces matériaux qui sont généralement fabriqués par une approche traditionnelle « un par un ». Parmi les nouvelles générations de matériaux pour LEDtechnologie, les composés pérovskites hybrides ont récemment montré un grand potentiel. À l‘ Institut des Matériaux Jean Rouxel de Nantes ( IMN , Institut CNRS ), nous avons développé une approche à haut débit pour produire et caractériser les propriétés d’une grande quantité de tels matériaux pérovskites.[1–5] Ainsi, une nouvelle et importante base de données de composés/propriétés a été construit au cours des dernières années et certains composés prometteurs ont été identifiés.

A l‘ Institut des Matériaux Jean Rouxel de Nantes , vous serez en charge de l’analyse des données des bases de données de matériaux (notre base de données et les bases de données disponibles dans la littérature). Cela comprendra l’exécution du pré-traitement des données, l’analyse descriptive, l’analyse prédictive et la visualisation. Votre objectif sera de rationaliser les caractéristiques clés (composition chimique, structure, conditions expérimentales, descripteurs moléculaires…) responsables d’un ensemble spécifique de propriétés optiques (luminescence, réflexion, couleur, intensité) afin de guider les expériences futures.

Les candidats doivent être titulaires d’un doctorat. diplôme en chimiométrie/chimioinformatique, informatique, statistique ou mathématiques appliquées avec expérience en analyse de données (p. ex. apprentissage supervisé et non supervisé) appliquée à la chimie ou à la science des matériaux. De plus, le candidat doit être indépendant et avoir de bonnes capacités de communication (bon anglais oral et écrit) afin de travailler dans une équipe hautement multidisciplinaire (scientifiques des matériaux, chimistes, physiciens).

Les personnes intéressées doivent envoyer un CV et une lettre de motivation sur le site du CNRS ( https://emploi.cnrs.fr/Offres/ CDD /UMR6502- ROMGAU -006/Default.aspx?lang=FR ).