Deep Learning Developer (IT-CE-CDS-2026-137-GRAP) — CERN

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Description complète

Les modèles de fondation représentent l'un des progrès les plus puissants et les plus prometteurs dans l'apprentissage profond, et leur application aux domaines scientifiques est un domaine de recherche en évolution rapide. Au sein du groupe IT-CE du CERN, nous explorons le développement d'un modèle de base adapté à la physique des particules : un modèle capable d'interpréter le comportement des particules au sein des détecteurs de haute énergie (HEP) et de soutenir un large éventail de tâches liées au traitement expérimental des données. Ce travail est réalisé en étroite collaboration avec une équipe multidisciplinaire d'experts de grands instituts d'Europe dans le cadre de TURING, un projet financé par la CE. En tant que candidat retenu, vous contribuerez à la conception et à la formation d'architectures basées sur les transformateurs à l'aide de données de calorimètres, de détecteurs spécialisés qui mesurent l'énergie des particules dans les expériences de collision. Votre travail consistera à étudier des méthodologies telles que l'apprentissage autosupervisé pour permettre des capacités multitâches, tout en optimisant l'efficacité computationnelle. Nous recherchons des candidats ayant une solide expérience en informatique ou un domaine étroitement lié. L'expérience de l'apprentissage profond, des modèles de transformateurs ou des données scientifiques est très souhaitable. Cette position est disponible immédiatement.

Vos responsabilités

  • Jouer un rôle actif dans le projet TURING, diriger l'évaluation des performances et utiliser les tâches de validation de cas.
  • Développer un prototype robuste capable de généraliser plusieurs cas d'utilisation de détecteurs.
  • Contribuer à resserrer les collaborations avec la communauté de physique expérimentale du CERN sur le thème des modèles de fondation pour HEP.

Votre profil

  • Doctorat en sciences des données, mathématiques ou physique.
  • Expérience éprouvée de développement, de formation et de déploiement de modèles d'apprentissage profond dans les environnements de production, avec une expertise pratique dans les architectures de réseaux neuronaux, le traitement de données à grande échelle, l'optimisation des modèles et l'évaluation des performances.

Compétences

  • Forte compétence en Python et en cadres d'apprentissage profond (PyTorch et/ou TensorFlow), algorithmes d'apprentissage automatique, bibliothèques d'analyse de données (NumPy, Pandas), formation basée sur GPU, meilleures pratiques en génie logiciel, contrôle de version Git, Docker, et outils MLOps pour le suivi des expériences et le déploiement de modèles.
  • Anglais parlé et écrit, avec un engagement à apprendre le français.

Critères d'éligibilité

  • Vous êtes ressortissant d'un État membre ou associé du CERN .
  • Vous avez une formation professionnelle en Data Science, Mathématiques ou Physique (ou un domaine connexe) et avez:
  • une maîtrise de 2 à 6 ans d'expérience professionnelle après l'obtention du diplôme;
  • ou d'un doctorat d'au plus trois ans d'expérience professionnelle après l'obtention du diplôme.
  • Vous n'avez jamais eu de CERN ni de contrat d'études supérieures.

Date de clôture de l'emploi : 15.09.2026 à 23:59 CEST. Durée du contrat : 24 mois, avec possibilité de prolongation jusqu'à 36 mois maximum. Heures de travail: 40 heures par semaine Flexibilité de l'emploi: Hybride Date cible de début : 1er novembre 2026

Cette position implique

  • Obligation de disponibilité, lorsque les besoins de l ' Organisation l ' exigent.
  • Travaille pendant les nuits, les dimanches et les jours fériés, lorsque les besoins de l ' Organisation l ' exigent.

Référence de l'emploi: IT-CE-CDS-2026-137-GRAP Domaine d'activité: Data Science, AI & Analytics Travail de référence : 100020 - Médecin-chercheur

Avantages globaux

  • Une allocation mensuelle comprise entre 6372-004 francs suisses par mois (sans impôt) selon votre diplôme.
  • 30 jours de congé payé par an plus 2 semaines de fermeture annuelle.
  • Couverture par le régime complet d'assurance maladie du CERN (pour vous-même, votre conjoint et vos enfants) et affiliation à la caisse de retraite du CERN.
  • Allocations mensuelles pour la famille, l'enfant et l'enfant selon votre situation personnelle.
  • Une trousse de réinstallation (subvention d'installation et frais de déplacement) selon votre situation personnelle.
  • Possibilité de prolonger votre contrat jusqu'à 36 mois.
  • Formation en cours d'emploi et formation formelle, y compris cours de langues.

Aperçu du CERN - Découvrez un monde où l'impossible est rendu possible ! Au CERN, l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire, nous repoussons les frontières de la science et de la technologie. Notre travail novateur rassemble non seulement des physiciens, mais aussi un large éventail de professionnels 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 de nouvelles occasions de contribuer à la recherche de pointe qui façonne notre compréhension de l'univers. Nous relevons ces défis grâce aux diverses perspectives au sein de nos équipes, en veillant à ce que chaque contribution soit valorisée et à ce que notre sens commun de l'inclusion et de l'objectif soit déterminé. La diversité est une valeur fondamentale du CERN depuis sa fondation, et elle demeure 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 prospérer. Faites partie de notre mission de découvrir ce qui est au cœur de l'univers ! S'il vous plaît ! Plus d'informations sur nous, ici: carriers.cern

Détails de l'offre

  • Entreprise: CERN
  • Poste: Deep Learning Developer (IT-CE-CDS-2026-137-GRAP)
  • Lieu: Geneva, GENEVA, Switzerland, Genève
  • Salaire: CHF 63'000 - 107'500 (source non vérifiée)
  • Secteur: Ricerca / Scienza
  • Publiée le: 2026-08-18
  • Expirée le: 2026-09-22

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