Informatiker (EP-SFT-2025-234-GRAP)

Stellenbeschreibung

In dieser Rolle tragen Sie zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Methoden für eine effiziente Datenverarbeitung in der Hochenergiephysik bei.

Sie arbeiten an Deep-Learning- und Tensor-Netzwerk-Techniken, um die nächste Generation von Software für die Echtzeit-Datenanalyse zu entwickeln, und führen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten als Teil eines heterogenen Teams von Physikern und Informatikern durch.

Ihre Aufgaben:

• Forschung und Entwicklung von Methoden zur Umwandlung konventioneller neuronaler Netzwerke in Tensor-Netzwerk-Modelle.
• Erkundung von Pruning- und Quantisierungsansätzen zur Verbesserung der Effizienz der Tensor-Netzwerk-Bereitstellung.
• Beitrag zu Bibliotheken und Werkzeugen zur Komprimierung und Bereitstellung neuronaler Netzwerke.
• Zusammenarbeit mit einem internationalen, interdisziplinären Team von Wissenschaftlern und Softwareingenieuren.
• Ergebnisse durch Open-Source-Beiträge, Publikationen und Konferenzpräsentationen teilen.

Diese Rolle beinhaltet auch Führungsverantwortung im Team.

Ihr Profil:

• Expertise in Deep Learning und Tensor-Netzwerken.
• Erfahrung mit FPGA-Programmierung und/oder hardwarebewusster KI-Bereitstellung ist sehr wünschenswert.

Fähigkeiten:

• Starke Programmierkenntnisse in Python und C++, Vertrautheit mit PyTorch oder TensorFlow.
• Fähigkeit zur Zusammenarbeit in einem multidisziplinären, internationalen Umfeld.
• Gesprochene und schriftliche Englischkenntnisse mit der Bereitschaft, Französisch zu lernen.

Zulassungskriterien:

• Sie sind Staatsangehöriger eines CERN-Mitglieds- oder assoziierten Mitgliedsstaates .
• Sie verfügen über einen beruflichen Hintergrund in Informatik oder verwandten Bereichen und haben entweder:
  • einen Masterabschluss mit 2 bis 6 Jahren Berufserfahrung nach dem Abschluss;
  • oder eine Promotion mit nicht mehr als 3 Jahren Berufserfahrung nach dem Abschluss.
• Sie hatten zuvor keinen CERN-Stipendien- oder Absolventenvertrag.

Zusätzliche Informationen

Bewerbungsschluss: 14.01.2026 um 23:59 CET.

Vertragsdauer: 24 Monate, mit möglicher Verlängerung bis maximal 36 Monate.

Arbeitszeit: 40 Stunden pro Woche

Arbeitsflexibilität: Hybrid

Geplanter Beginn: 01. Mai 2026

Diese Position beinhaltet:

• Arbeit während der Nacht, an Sonntagen und offiziellen Feiertagen, wenn es die Bedürfnisse der Organisation erfordern.

Stellenreferenz: EP-SFT-2025-234-GRAP

Arbeitsfeld: Data Science & Data Analytics

Benchmark-Stelle: 200140 - Angewandter Physiker

Was wir bieten

• Ein monatliches Stipendium zwischen 6287 und 6911 Schweizer Franken pro Monat (netto).
• Abdeckung durch das umfassende Gesundheitssystem des CERN (für Sie, Ihren Ehepartner und Ihre Kinder) sowie Mitgliedschaft im CERN-Altersvorsorgefonds.
• Je nach individueller Situation: Umzugskostenbeihilfe; Familien-, Kinder- und Säuglingszulagen; Erstattung der Reisekosten zu Beginn und Ende des Vertrags.
• 30 Tage bezahlter Urlaub pro Jahr.
• On-the-Job- und formale Schulungen am CERN sowie interne Sprachkurse für Englisch und/oder Französisch.

Über uns

Am CERN, der Europäischen Organisation für Kernforschung, erforschen Physiker und Ingenieure die grundlegende Struktur des Universums. Mit den weltweit größten und komplexesten wissenschaftlichen Instrumenten untersuchen sie die Grundbausteine der Materie – fundamentale Teilchen, die mit nahezu Lichtgeschwindigkeit kollidiert werden. Dieser Prozess liefert Physikern Hinweise darauf, wie Teilchen interagieren, und gibt Einblicke in die fundamentalen Naturgesetze. Erfahren Sie mehr unter http://home.cern.

Wir sind auf einer Quest. Eine Reise der Entdeckung wie keine andere. Bringen Sie Ihre Expertise in unsere einzigartige Arbeit ein und entwickeln Sie Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten schnell weiter. Arbeiten Sie mit erstklassigen Experten an einzigartigen Projekten, auf der Suche nach größerem Wissen und tieferem Verständnis.

Beginnen Sie Ihre CERN-Quest. Machen Sie mit!

Vielfalt ist seit der Gründung ein integraler Bestandteil der Mission des CERN und ein fest verankerter Wert der Organisation. Die Beschäftigung einer vielfältigen Belegschaft ist zentral für unseren Erfolg.