Chercheur postdoctoral en apprentissage automatique quantique pour la découverte chimique
Université du Luxembourg

Chercheur postdoctoral en apprentissage automatique quantique pour la découverte chimique

Luxembourg 18 juil. 2021

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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Université étatique
Région
Pays hôte
Date limite
18 juil. 2021
Niveau d'études
Type d'opportunité
Spécialités
Pays éligibles
Cette opportunité est destiné à tous les pays
Région éligible
Toutes les régions

L' Université du Luxembourg aspire à être l'une des universités les plus réputées d'Europe avec un caractère nettement international et interdisciplinaire . Il favorise la fertilisation croisée de la recherche et de l' enseignement , est pertinent pour son pays, est connu dans le monde entier pour sa recherche et son enseignement dans des domaines ciblés, et s'impose comme un modèle innovant pour l'enseignement supérieur européen contemporain.

La Faculté des sciences, de la technologie et de la médecine (FSTM) apporte une expertise multidisciplinaire dans les domaines des mathématiques , de la physique , de l' ingénierie , de l' informatique , des sciences de la vie et de la médecine . Par sa double mission d'enseignement et de recherche, la FSTM cherche à générer et diffuser des connaissances et à former de nouvelles générations de citoyens responsables, afin de mieux comprendre, expliquer et faire progresser la société et l'environnement dans lesquels nous vivons.

L'Université du Luxembourg lance un appel à candidatures pour le poste vacant suivant dans le département de physique et science des matériaux ( http://dphyms.uni.lu/ ) au sein de sa faculté des sciences, de la technologie et de la médecine:

Chercheur postdoctoral en apprentissage automatique quantique pour la découverte chimique

L'Université du Luxembourg est à la recherche d'un chercheur postdoctoral pour commencer à travailler sur le projet ERC Proof-of-concept (PoC) «DISCOVERER: Une nouvelle plateforme de découverte chimique rendue possible par l'apprentissage automatique» . La conception informatique et la découverte de molécules et de matériaux reposent sur l'exploration d'espaces chimiques de plus en plus grandissants. La découverte et la formulation de nouveaux médicaments, antiviraux, antibiotiques, catalyseurs, matériaux pour batteries et en général des produits chimiques aux propriétés adaptées, nécessitent un changement de paradigme fondamental pour rechercher dans des pans inconnus du vaste espace chimique. Ceci est en contraste frappant avec les approches actuelles, qui partent de bibliothèques (disponibles dans le commerce) de composés de divers fournisseurs. Au cours des dernières années, il a été une avancée substantielle dans la modélisation et la compréhension du comportement des molécules dans des environnements complexes. En conséquence, diverses méthodes d'apprentissage automatique et basées sur la physique ont été développées pour traiter les interactions covalentes et non covalentes qui permettent une modélisation précise et efficace de molécules de taille croissante (de 10 à 1000 atomes). Ces méthodes permettent désormais des calculs de routine des propriétés de la mécanique quantique des molécules dans tout l'espace des composés chimiques, à condition que suffisamment de données de référence soient produites comme point de départ pour la formation. Au sein de DISCOVERER, nous visons à promouvoir un changement de paradigme dans la découverte chimique en inversant la pyramide de sélection en commençant par des paramètres prédéfinis à partir desquels de nouvelles entités chimiques sont conçues grâce à l'apprentissage automatique et à des algorithmes activés par l'IA. Nous pouvons le faire en intégrant ces modules dans une plateforme commerciale: «Chemical Space Machine». L'objectif principal de DISCOVERER est de finaliser le développement d'une version alpha commerciale de «Chemical Space Machine» et de mettre en place sa stratégie de commercialisation.

Le candidat sera intégré aux activités du groupe Physique Chimique Théorique dirigé par le Pr Alexandre Tkatchenko ( www.tcpunilu.com ). Ce projet permettra au candidat d'interagir avec le personnel scientifique de certaines des meilleures universités du monde et de développer les éléments constitutifs d'une startup dans la découverte chimique basée sur le ML.

Les tâches du candidat comprennent:

Nous recherchons des candidats enthousiastes titulaires d'un doctorat en physique, chimie, science des matériaux ou informatique. Une expérience dans le domaine de la chimie quantique, avec un accent particulier sur les approches basées sur les données et à forte intensité de données et la découverte chimique, est considérée comme un atout. L'initiative personnelle, la capacité de travailler de manière autonome ainsi que la recherche en équipe et les compétences linguistiques (anglais) sont attendues. Nous recherchons un jeune scientifique proactif qui a également des inspirations dans le secteur commercial. Les candidatures de femmes sont particulièrement bienvenues. Il en va de même pour les personnes handicapées.

Les candidatures doivent inclure:

Date limite de candidature: 18 juillet 2021.

Veuillez postuler officiellement EN LIGNE via le système RH. Les candidatures par e-mail ne seront pas prises en compte.

L'Université du Luxembourg considère l'inclusion et la diversité comme des valeurs clés. Nous nous engageons pleinement à supprimer toute barrière discriminatoire liée au sexe, et pas seulement au recrutement et à la progression de carrière de notre personnel.

Pour plus d'informations, veuillez contacter le Prof. Dr. Alexandre Tkatchenko, à alexandre.tkatchenko@uni.lu ou Dr. Leonardo Medrano Sandonas, à leonardo.medrano@uni.lu

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