Thèse sur l'Étude des Matériaux avec le Calcul Quantique H/F EDF
Seine-et-Marne - 77 CDD- 3 ans
- Bac +5
- Secteur Energie • Environnement
- Exp. 1 à 7 ans
Les missions du poste
Description du travail de thèse
Dans cette thèse, nous proposons de combiner des méthodes avancées de chimie quantique (des méthodes d'embedding telle que la Density Matrix Embedding Theory - DMET) et d'algorithmie quantique pour résoudre des matériaux fortement corrélés à intérêt industriel. Le travail consistera à concevoir et étudier des algorithmes quantiques (variationnels, méthode d'estimation de phase...) pour résoudre les méthodes d'embedding les plus récentes sur des systèmes électroniques (voir (CAO et al., 2023) par exemple) et passer à grande échelle sur des systèmes réels comme l'oxyde de nickel (NiO) en combinant avec la DFT. L'effet du bruit pourra être exploré, et la consommation énergétique de l'algorithme développé sera étudiée et comparée à celle de la DFT afin d'identifier un éventuel avantage énergétique quantique.
Organisation
- Thèse CIFRE
- La thèse se déroulera principalement sur le site de EDF R&D des Renardières (Moret sur Loing, ligne R depuis Paris gare de Lyon) dans le cadre d'un projet R&D transverse sur les cas d'usage du calcul quantique pour l'énergie et EDF.
Des déplacements seront amenés à être fait à Bordeaux et Montpellier.
- Collaboration entre EDF (Antoine Michel et Christophe Domain), l'université de Montpellier (Bruno Senjean) et l'université de Bordeaux (Matthieu Saubanère).
- Durée : 3 ans
Contacts
- Antoine MICHEL - ****@****.**
- Bruno SENJEAN - ****@****.**
- Matthieu SAUBANERE - ****@****.**
- Christophe DOMAIN - ****@****.**
References
CAO, C., Sun, J., Yuan, X., Hu, H.-S., Pham, H. Q., & Lv, D. (2023). Ab initio quantum simulation of strongly correlated materials with quantum embedding. npj Computational Materials, 9. https://doi.org/10.1038/s41524-023-01045-0
Nos étapes de recrutement
Les étapes de recrutement peuvent varier selon l’offre à laquelle vous postulez.
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Votre profil est pré-sélectionné, un de nos recruteurs vous contactera
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Si vous êtes sélectionné, vous rencontrez un manager pour confirmer votre motivation
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Si vous êtes choisis, bravo ! Vous débutez votre processus d'intégration chez EDF !
Le profil recherché
Compétences demandées
- Master 2/diplôme d'ingénieur en physique quantique, matière condensée ou chimie quantique.
- Goût prononcé pour le travail numérique (Python, librairies quantiques).
- Appétence pour des projets multi-disciplinaires.
Les avantages
- Vous pourrez bénéficier des activités sociales de l'entreprise.
- Vous aurez une prime d'intéressement et une couverture sociale.
- Vous serez remboursé de 75% de votre abonnement de transport en Ile de France.
Raisons de nous rejoindre
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Pour relever des défis à la hauteur de vos ambitions
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Bien-être au travail et votre sécurité font partie de nos priorités
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Equilibre vie pro - vie perso grâce au télétravail
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Un Groupe engagé dans la RSE : mixité, insertion des jeunes, diversité
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La formation pour le développement des compétences accessible à tous
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Une rémunération attractive
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Des compétences reconnues et encouragées
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Changer de métiers, de régions, de domaine en restant dans le Groupe
Bienvenue chez EDF
Études de matériaux réels à fortes corrélations électroniques avec le calcul quantique : application aux oxydes
Contexte
Les simulations à l'échelle atomique jouent un rôle central dans la compréhension et l'anticipation du vieillissement des matériaux utilisés pour produire de l'énergie bas carbone, comme les batteries ou les aciers dans les réacteurs nucléaires. La très largement répandue Théorie de la Fonctionnelle de la Densité (DFT), est aujourd'hui la méthode de référence pour étudier des matériaux 3D, mais certains phénomènes physiques complexes, tels que le paramagnétisme dans les aciers austénitiques ou les électrons fortement corrélés dans les oxydes restent toujours hors de portée. Parallèlement, l'informatique quantique est aujourd'hui envisagée comme une solution aux problèmes industriels liés aux matériaux, mais les algorithmes développés aujourd'hui ne peuvent être testé que sur des modèles simples et bas en nombre de Qubit dû au bruit inhérent aux ordinateurs quantiques actuels. Par ailleurs, l'objectif ultime de surpasser les algorithmes classiques, qui bénéficient de dizaines d'années d'optimisation, reste encore hors de portée.
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