Depuis plus de cent ans, L’Oréal opère selon l'idée que la beauté a besoin de la science. Dans un monde désormais transformé par l'accélération digitale et l’émergence de nouveaux domaines scientifiques, nous sommes confiants dans notre capacité à transformer ces nouvelles opportunités en innovations disruptives, étroitement liées aux nouvelles attentes des consommateurs du monde entier. La science et la technologie nous permettent d’inventer des produits et des expériences de beauté sûrs, fiables, durables et responsables qui changeront la vie des gens.
L’Oréal R&I n'a cessé d'investir dans sa recherche avec un très haut niveau d’ambition. Nos 4 000 collaborateurs R&I sont talentueux & hautement qualifiés, basés dans le monde entier sur nos principaux marchés, collaboratifs & ouverts sur le monde.
Vous souhaitez rejoindre nos équipes de la Recherche & Innovation, travailler au sein d’une équipe passionnée et d’un environnement international ?
L’équipe Data de la Recherche Avancée recherche un Data Manager / Data Scientist, spécialisé dans les données Biologiques (notamment Omics), pour contribuer à transformer la recherche en produits innovants et différenciants. Vous évoluerez dans un contexte de transformation digitale et au sein d’un écosystème très riche et dynamique, pour adresser des sujets à la pointe de la technologie.
Au sein de la Recherche Avancée et plus particulièrement du Département Digital d’Innovation et de Transformation, nous recherchons un(e) Doctorant(e) CIFRE - DDIT à l’interface de l'Intelligence Artificielle (modèles de fondation, Deep Learning) et de la science des matériaux (chimie des polymères, chémo-informatique). L'objectif de cette thèse est de concevoir un modèle de fondation multi-tâches et multimodal capable de révolutionner la découverte de nouveaux polymères cosmétiques (notamment pour des applications capillaires). En passant d'une approche traditionnelle d'essais-erreurs à un design inversé (« reverse design ») piloté par les données, vos travaux permettront d'accélérer l'innovation vers des ingrédients plus performants et éco-responsables, tout en intégrant les défis complexes de la formulation et de la viabilité des voies de synthèse.
Type de contrat : Contrat à durée déterminée
Lieu du travail : Aulnay-sous-Bois / Clichy / Paris
Durée du poste : 3 ans à partir de janvier 2027
Votre mission :
- Construire, enrichir et maintenir un état de l'art scientifique et technologique de pointe concernant l'application de l'IA et du Deep Learning à la science des matériaux et à la chimie des polymères.
- Concevoir et développer un modèle de fondation multi-tâches et multimodal (textes, graphes, données physiques) dédié à la découverte accélérée et à la caractérisation de polymères cosmétiques (notamment pour les applications capillaires).
- Explorer et implémenter des architectures avancées de Deep Learning (Transformers, Graph Neural Networks [GNN], modèles de diffusion) pour générer de nouvelles structures moléculaires (ex: BigSMILES) et prédire de manière auto-régressive leurs propriétés (viscosité, éco-conception, stabilité).
- Développer des approches génératives intégrant des contraintes de synthèse et guidées par la physique (Physics-Informed, Active Learning) pour proposer des voies de polymérisation réalistes (rétro-synthèse).
- Valoriser et diffuser vos résultats de recherche par la rédaction d'articles scientifiques (publications dans des revues à comité de lecture, brevets) et par des présentations lors de conférences internationales ou de comités internes.
Vous avez :
- Titulaire d’un M2 recherche (ou équivalent) en Intelligence Artificielle, Data Science, Informatique, ou en Physico-Chimie / Science des Matériaux avec une forte spécialisation en modélisation computationnelle.
- Une solide maîtrise des architectures récentes de Deep Learning (diffusion, Large Language Models, Transformers, GNNs, modèles génératifs) et des frameworks de développement associés (PyTorch, TensorFlow, etc.).
- Des connaissances préalables ou un fort intérêt pour la chémo-informatique, la représentation moléculaire (SMILES, BigSMILES, SMARTS) et la dynamique des polymères.
- Une expérience ou des compétences démontrées dans le traitement de données complexes, éparses ou bruitées, notamment via des approches d'apprentissage multi-tâches (Multi-Task learning).
- Une appétence pour la résolution de problèmes scientifiques complexes à l'intersection de plusieurs disciplines (mathématiques appliquées, physique statistique, thermodynamique, prédiction de réactions chimiques et physico-chimie).
- Une excellente maîtrise de l'anglais à l'écrit comme à l'oral, indispensable pour analyser la littérature scientifique de pointe et valoriser vos travaux de recherche.
Vous êtes :
- Curieux(se) et innovant(e), animé(e) par la volonté de repousser les limites de la science des matériaux grâce à l'Intelligence Artificielle pour contribuer à une cosmétique plus performante et durable.
- Rigoureux(se) et doté(e) d'un excellent esprit de synthèse, capable de mener un projet de recherche en autonomie tout en collaborant efficacement au sein d'une équipe multidisciplinaire (data scientists, chimistes, formulateurs).
Si vous vous identifiez sur ce poste, postulez en attachant votre CV en PDF.
Le Groupe L'Oréal est convaincu que la différence est une source profonde de richesse, qui permet à chacun de grandir et de se challenger. Nous favorisons des environnements de travail où chacun puisse être soi-même quel que soit son genre, son origine, son âge, son handicap, son apparence physique, son orientation sexuelle ou son identité de genre. Nous encourageons vivement chacun à oser et à ne jamais se censurer. Votre recruteur est formé pour écouter vos besoins éventuels si vous souhaitez les partager.
Pour découvrir nos métiers scientifiques et techniques, nous vous invitons à consulter notre site carrière : https://careers.loreal.com/en_US/content/ResearchInnovations?3_4_3=128