Développeur GPU & ML pour la Reconstruction et la Simulation (EP-ALI-SC-2026-106-GRAP)
CERNDescription de l'entreprise
Description du poste
ALICE est pionnière dans l'utilisation des GPU lors de la Run 3 pour le traitement en ligne et en partie pour la reconstruction hors ligne. Afin de mieux exploiter les ressources de calcul GPU disponibles et d'améliorer les performances de reconstruction, nous visons à étudier l'utilisation de l'apprentissage automatique.
En tant que développeur logiciel GPU et ML, vous maintiendrez, développerez et mettrez en service le code de reconstruction d'événements basé sur l'apprentissage automatique sur GPU pour l'expérience ALICE, en particulier la clusterisation basée sur ML et assistée par ML, ainsi que le démarrage de pistes dans le TPC d'ALICE.
Parallèlement, vous contribuerez à l'écosystème de production Monte Carlo d'ALICE et aux cadres de simulation, en vous concentrant sur l'optimisation des flux de travail. Cela inclut l'infrastructure complète de production MC, les cadres de simulation, l'automatisation de la production, la validation et l'intégration du code ML et GPU, ainsi que le développement et l'utilisation d'outils informatiques intelligents tout au long de la chaîne informatique d'ALICE.
Vos responsabilités
- Mettre en service la clusterisation ML GPU du TPC comme code de clusterisation par défaut pour la prise de données et pour la simulation.
- Évaluer et améliorer la clusterisation basée sur ML en termes de performance de traitement et de qualité physique.
- Étudier l'extension de l'utilisation du ML, y compris pour le démarrage de pistes dans le TPC.
- Contribuer à l'écosystème de production Monte Carlo, y compris la planification des flux de travail, le traitement multi-périodes, le multithreading et l'intégration des composants ML/GPU.
- Développer et exploiter des solutions automatisées pour la production MC, l'orchestration des tâches et la validation, y compris la détection d'anomalies basée sur ML.
- Suivre les activités d'optimisation et de modernisation des cadres de simulation et de reconstruction (par exemple Geant, AliceO2), y compris l'accélération pilotée par ML et les approches basées sur GPU.
- Étudier les composants et algorithmes de la chaîne informatique ALICE (simulation, reconstruction, etc.) qui pourraient bénéficier de l'apprentissage automatique et développer des prototypes.
Votre profil
- Expérience avec le code de reconstruction d'événements d'expériences de physique des hautes énergies (HEP) (par exemple clusterisation ou suivi).
- Expérience en programmation GPU et en entraînement et inférence ML.
- Expérience pratique du débogage d'applications distribuées de grande taille.
Compétences
- Solide connaissance du langage de programmation C++ sous Linux.
- Connaissance d'au moins un kit de programmation GPU tel que CUDA ou HIP.
- Connaissance d'un cadre ML tel que ONNXRuntime.
- Connaissance des outils de débogage tels que GDB et des outils de profilage tels que perf.
- Capacité à travailler en équipe.
- 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 dans un 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.
Qualifications
Informations supplémentaires
Date de clôture des candidatures : 01.07.2026 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 août 2026
Ce poste implique :
- Participation à une astreinte régulière, y compris nuits, dimanches et jours fériés officiels.
- Astreinte, lorsque requis par les besoins de l'Organisation.
Référence du poste : EP-ALI-SC-2026-106-GRAP
Domaine de travail : Physique appliquée
Emploi de référence : 200140 - Physicien appliqué
Avantages globaux
- Une allocation mensuelle entre 6372 et 7004 francs suisses par mois (exonérée d'impôts) 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, enfantines et pour nourrissons 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.
Présentation de CERN - Découvrez un monde où l'impossible devient possible !
Au CERN, l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire, nous repoussons les frontières de la science et de la technologie. Notre travail révolutionnaire réunit non seulement des physiciens mais aussi une diversité de professionnels issus des domaines de l'ingénierie, technique, scientifique et administratif. Ensemble, nous favorisons un environnement où l'innovation et la collaboration prospèrent.
Chaque jour, nous faisons face à de nouveaux défis passionnants et à des opportunités de contribuer à la recherche de pointe qui façonne notre compréhension de l'univers. Nous relevons ces défis grâce aux perspectives diverses au sein de nos équipes, garantissant que chaque contribution est valorisée et renforçant notre sentiment partagé d'inclusion et de but. La diversité est une valeur fondamentale du CERN depuis sa création, et elle reste au cœur de notre mission et de notre succès continu.
Si vous êtes prêt à faire partie d'une communauté dynamique et inclusive qui repousse les limites du savoir, le CERN est l'endroit où votre curiosité et vos compétences peuvent s'épanouir. Participez à notre mission pour découvrir ce qui se cache au cœur de l'univers ! PARTICIPEZ !
Plus d'informations sur nous, ici : careers.cern