Ingénieur de recherche en apprentissage automatique

Contexte du poste

Le projet OCTOPUSSY de l’ANR associe l’apprentissage automatique, la chimie théorique et la science des polymères. Ce poste est axé sur la prédiction de la température de transition vitreuse (Tg) des polymères à partir de représentations moléculaires enrichies : graphes 2D, ensembles de conformères, descripteurs quantiques et modèles linguistiques chimiques. Il s’appuie sur un ensemble de données original et une série d’expériences bien établies. La question centrale est la suivante : dans quels cas les ensembles de conformères et les descripteurs quantiques améliorent-ils réellement la prédiction de la Tg par rapport aux représentations en 2D et aux modèles linguistiques chimiques ? Les travaux seront menés au LITIS, en étroite collaboration avec l'équipe du laboratoire de chimie CARMEN.

Description

Le candidat retenu contribuera à :

• reprendre et reproduire les expériences existantes au centre de calcul du CRIANN ;

• consolider un benchmark commun portant sur les modèles tabulaires, les réseaux GNN et les modèles linguistiques chimiques ;

• analyser les résultats existants afin d’évaluer la contribution des descripteurs quantiques, de plusieurs stratégies d’agrégation des conformères, ainsi que des représentations des monomères, dimères et trimères ;

• la documentation de l’ensemble de données, des calculs et du code en vue de leur publication ;

• la contribution active à la rédaction et à la soumission d’un article scientifique. Le projet s’appuie sur des travaux avancés et des expériences déjà menées à bien. Il privilégiera les comparaisons contrôlées et interprétables plutôt que le développement d’une nouvelle architecture.

Fichiers associés

Fiche de poste

Comment postuler ?

Les candidatures doivent comprendre un CV détaillé, une brève lettre de motivation présentant les atouts du candidat et sa disponibilité, des liens vers des travaux pertinents (publications, thèse ou mémoire, code ou dépôt de logiciels), ainsi que les coordonnées d’une ou deux personnes de référence.

Veuillez envoyer votre candidature à l’adresse suivante : benoit.gauzere@insa-rouen.fr

Email en indiquant en objet : « Candidature OCTOPUSSY 2027 – Prénom Nom ».