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Logisticien·ne de recherche (f/h/x)

Ottignies
Université Catholique de Louvain
Publiée le 22 avril
Description de l'offre

Fonction

Les activités principales liées à la fonction sont :

- Développements techniques :


1. Développement, optimisation et maintenance des codes de transport quantique (compatibilité HPC, tests automatisés, documentation).
2. Exploitation de l’IA générative pour assister le développement (copilotes de code, agents pour la génération de scripts d'entrée).
3. Intégration du machine learning avec la simulation des matériaux (par exemple la construction automatique d'Hamiltoniens, l'optimisation des paramètres de simulation).
4. De manière globale, recevoir et comprendre les problématiques, instruire et proposer des solutions, et effectuer les implémentations en concertation avec les équipes de recherche.


- Support aux utilisatrices et utilisateurs :


5. Accompagnement des chercheures et chercheurs (installation, compilation, exécution sur clusters).
6. Formation aux bonnes pratiques de développement et à l’utilisation des outils d’IA.
7. Rédaction de guides et tutoriels.


- Diffusion et innovation :


8. Mise en open-access des codes (GitHub/GitLab, documentation).
9. Développement d’interfaces intelligentes (LLMs, agents IA) pour piloter les simulations.
10. Veille technologique et collaboration avec le CISM pour l’optimisation HPC.
11. De manière globale, assurer une veille technologique dans son domaine d'expertise.

Qualifications et aptitudes requises

12. Diplôme de docteur·e en sciences (physique, chimie, informatique, matériaux) ou d’informaticien·ne, ingénieur·e informaticien·ne.


- Compétences techniques :


13. Langages : Python indispensable, Fortran ou C++ indispensable.
14. Outils/connaissances indispensables : Git/GitHub, tests automatisés, HPC (MPI et/ou OpenMP et/ou expérience GPU).
15. Connaissances en IA (PyTorch/TensorFlow) appréciées.
16. Expérience indispensable en développement de codes scientifiques (science des matériaux ou chimie quantique).
17. Expérience en machine learning (appliqué aux matériaux) appréciée.
18. Apprécié également : bonne connaissance/maîtrise de l'usage de la théorie de la fonctionnelle de la densité et/ou des autres méthodes de chimie quantique.


- Aptitudes :


19. Esprit d’initiative et capacité à innover.
20. Ouverture d’esprit et volonté de formation continue (y compris complétion des compétences techniques, cf section ci-dessus).
21. Excellentes compétences en communication (anglais indispensable, français apprécié), et travail en équipe.
22. Ponctualité et professionnalisme.

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