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Post-doct Integrated Multimodal Analysis and Data-Driven Understanding of Enzymatic Lignocellulos H/F

Résumé du poste

Solaize
Data Scientist

Modèle de travail

Hybride
il y a 1 mois
Description du poste

Contexte

Nous recherchons un chercheur postdoctoral hautement motivé pour rejoindre notre équipe interdisciplinaire axée sur la conversion de la biomasse lignocellulosique, une ressource renouvelable abondante et complexe prometteuse pour la production durable de biocarburants, de produits biochimiques et de biomatériaux.

L'objectif est d'approfondir la compréhension du processus d'hydrolyse enzymatique par une analyse intégrée des résidus solides et des hydrolysats liquides générés lors du prétraitement et de la conversion enzymatique.

Nous utilisons des techniques de pointe :

  • RMN (liquide et solide)
  • LC-HRMS/MS
  • Spectroscopie infrarouge et fluorescence
  • LDI-FT ICR MS

Missions principales et activités

Ce poste s'inscrit dans le projet Amaretto, financé par l'ANR dans le cadre du PEPR B-BEST.

L'innovation clé réside dans l'utilisation intégrée de ces données analytiques pour explorer les synergies entre les phases solide et liquide. Des approches avancées de machine learning et de chimiométrie seront employées pour identifier des descripteurs moléculaires robustes et des marqueurs prédictifs de l'efficacité de l'hydrolyse enzymatique.

Toutes les données analytiques sont déjà disponibles.

Déplacements et conditions

  • Déplacements occasionnels en France et à l'international.
  • Télétravail partiel possible.
  • Localisation : 69360 Solaize.
  • Durée : 12 mois avec prolongation de 6 mois.

Critères candidat

Profil scientifique attendu

  • Doctorat obtenu il y a moins de trois ans.
  • Expertise en chimie analytique, chimiométrie, machine learning ou disciplines connexes.
  • Capacité à traiter des jeux de données multidimensionnels à grande échelle.
  • Intérêt pour la valorisation de la biomasse et les processus de conversion durables.
  • Maîtrise de l'anglais indispensable ; connaissances en français appréciées.

Compétences relationnelles

  • Aptitude au travail en environnement interdisciplinaire.
  • Excellentes capacités de communication écrite et orale.
  • Autonomie, rigueur scientifique et sens de l'organisation.

Candidature

Pour plus d'informations et pour postuler, veuillez contacter : [email protected]