Physicien en Réduction de Données (EP-CMS-TDQ-2026-146-GRAP)

Description du poste

La révolution de la reconstruction en temps réel NGT transformera le déclencheur de haut niveau CMS en une installation de reconstruction de qualité hors ligne traitant jusqu'à 750 kHz d'événements. Pour rendre cela durable, vous dirigerez la conception de deux niveaux de données complémentaires : un format reconstruit de bas niveau qui permet des taux de déclenchement plusieurs fois supérieurs à la sortie de données brutes conventionnelle tout en préservant l'option d'un retraitement futur, et un format d'analyse compact pour sauvegarder le flux complet de 750 kHz d'événements reconstruits en ligne.

Vos responsabilités :

• Concevoir des structures de données de nouvelle génération qui repoussent les limites de la réduction des données pour sauvegarder 750 kHz tout en préservant la performance physique et la flexibilité d'analyse.
• Assurer que tous les formats sont natifs pour accélérateur (par exemple, structure de tableaux, SoA) et optimisés pour un traitement GPU à haut débit.
• Construire un cadre de bout en bout pour quantifier rigoureusement l'impact de la compression avec perte, avec des métriques claires, des analyses de référence et des tests de régression automatisés.
• Évaluer la compression/décompression sous des charges de travail réalistes : coût CPU/GPU, débit I/O, empreinte mémoire et latence.
• Faire progresser la compression sans perte, en tirant parti des objets reconstruits R³ et en pionnier des techniques IA/ML.

Votre profil :

• Contributions démontrées au déclenchement et/ou à la reconstruction en HEP (ou logiciel scientifique à haut débit comparable).
• Compréhension pratique des opérations de bout en bout d'une expérience HEP, de la lecture du détecteur à la reconstruction, calibrations, ensembles de données et résultats physiques finaux.
• Expérience de travail dans une grande collaboration internationale (revue de code, CI/CD, documentation) est un plus.
• Connaissance des expériences LHC et de leurs formats de données est un plus.
• Expertise en techniques de compression de données est un plus (sans perte et/ou avec perte).
• Expérience dans l'application de méthodes IA/ML (par exemple, autoencodeurs) à la réduction des données est un plus.
• Maîtrise de la programmation GPU et du calcul hétérogène est un plus.

Compétences :

• Haute maîtrise de C++, Python et ROOT.
• Solide compréhension de la reconstruction d'événements, y compris les calibrations et les formats de données couramment utilisés en HEP.
• Anglais parlé et écrit, avec un engagement à apprendre le français.

Critères d'éligibilité :

• Vous êtes ressortissant d'un État membre ou État membre associé du CERN .
• Vous avez une formation professionnelle en physique (ou domaine connexe) et avez soit :
  • un master avec 2 à 6 ans d'expérience professionnelle post-diplôme ;
  • ou un doctorat avec pas plus de 3 ans d'expérience professionnelle post-diplôme.
• Vous n'avez jamais eu de contrat de boursier ou de diplômé au CERN auparavant.

Informations complémentaires

Date de clôture des candidatures : 25.09.2026 à 23:59 CEST.

Durée du contrat : 24 mois, avec une possible extension jusqu'à 36 mois maximum.

Heures de travail : 40 heures par semaine

Flexibilité du poste : Entièrement sur site

Date de début prévue : 01-Janvier-2027

Référence du poste : EP-CMS-TDQ-2026-146-GRAP

Domaine de travail : Physique appliquée

Emploi de référence : 200140 - Physicien appliqué

Avantages globaux

• Une bourse nette mensuelle de 6372 ou 7004 francs suisses par mois selon votre diplôme.
• 30 jours de congés payés par an plus 2 semaines de fermeture annuelle.
• Couverture par le régime complet d'assurance maladie du CERN (pour vous, votre conjoint et vos enfants), et adhésion au Fonds de pension du CERN.
• Allocations familiales, enfant et nourrisson mensuelles selon votre situation individuelle.
• Un package de relocalisation (prime d'installation et frais de voyage) selon votre situation individuelle.
• Possibilité de prolonger votre contrat jusqu'à 36 mois.
• Formation en cours d'emploi et formation formelle incluant des cours de langue.

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