Développeur en apprentissage automatique (EP-CMG-OS-2025-260-GRAP)

Description du poste

Rejoignez-nous pour repousser les limites de l'apprentissage automatique (ML) en temps réel dans l'un des environnements informatiques les plus exigeants au monde. Vous développerez des modèles ML de pointe pour le déclencheur de niveau 1 du CMS - un système ultra-faible latence basé sur FPGA responsable de la sélection en temps réel des collisions LHC les plus intéressantes.

Vous aiderez à concevoir la prochaine génération d'algorithmes de déclenchement pour l'ère du LHC à haute luminosité en co-formant des modèles ML à travers différents systèmes afin de maximiser la performance physique tout en optimisant le flux d'informations, la bande passante et l'utilisation des ressources sur l'appareil. Cela inclut le développement et la mise à l'échelle des workflows MLOps, l'intégration des modèles ML dans les FPGA, et la livraison de démonstrateurs validant la performance de la chaîne complète depuis la formation et la performance physique jusqu'au déploiement sur matériel.

Ce poste fait partie du projet NextGen Triggers (NGT), une collaboration de 5 ans entre les expériences LHC et les départements Recherche et Informatique du CERN. Le projet exploite des technologies innovantes d'intelligence artificielle et des architectures informatiques haute performance pour améliorer la sélection des déclencheurs, le traitement des données et l'interprétation théorique pour les expériences LHC. Les connaissances acquises orienteront le développement futur des détecteurs, des flux de données et des outils théoriques.

Vos responsabilités

• Concevoir et entraîner des modèles ML pour améliorer les sélections physiques du déclencheur de niveau 1 Phase-2 du CMS en ciblant des signatures spécifiques et en optimisant le transport d'informations à travers le système multi-algorithme.
• Développer, livrer, intégrer et tester des modèles ML dans des FPGA (y compris composants RTL/HLS et émulateurs logiciels).
• Démontrer les gains de performance physique et présenter les résultats au sein du CMS, au CERN et lors de conférences internationales.
• Concevoir et incorporer des pratiques MLOps, en mettant à l'échelle les workflows pour assurer la formation, la validation et le déploiement reproductibles des algorithmes de déclenchement basés sur ML.
• Collaborer étroitement avec des collègues du CMS, des départements du CERN et des instituts externes travaillant sur la recherche ML-pour-déclencheur.

Votre profil

Expérience :

• Expérience dans le développement et l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse de données physiques ou scientifiques ;
• Familiarité avec les techniques ML rapides / ML contraintes par le matériel est un avantage ;
• Connaissance de l'analyse physique ou des méthodes de reconstruction d'événements physiques ;
• Expérience avec les systèmes de déclenchement et d'acquisition de données, y compris les architectures matérielles ;
• Expérience pratique en développement logiciel (par exemple GitHub/GitLab, intégration continue, MLOps) ;
• Connaissances de base en conception FPGA incluant les HDL (VHDL/Verilog) et/ou la synthèse de haut niveau (C++) ;

Compétences :

• Apprentissage automatique & apprentissage automatique rapide ;
• Analyse et reconstruction de données physiques ;
• Systèmes de déclenchement & acquisition de données (TDAQ) ;
• MLOps, intégration continue (CI) & pipelines CI/CD ;
• Conception et programmation FPGA ;
• Langages de description matérielle (HDL) & synthèse de haut niveau (HLS) ;
• 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 supplémentaires

Date de clôture des candidatures : 04.02.2026 à 23:59 CET.

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

Heures de travail : 40 heures par semaine

Flexibilité du poste : Hybride

Date de début prévue : 01 avril 2026

Référence du poste : EP-CMG-OS-2025-260-GRAP

Domaine de travail : Physique appliquée

Emploi de référence : 200140 - Physicien appliqué

Avantages globaux

• Une allocation mensuelle entre 6287 et 6911 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, 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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