Event Reconstruction Physicist (EP-FCC-2026-166-GRAP) — CERN

Description complète

La prochaine génération d'expériences, la mise à niveau HL-LHC de la CMS et du Future Circular Collider, a besoin de reconstruction d'événements qui est rapide, précise et portable à travers les CPU et les GPU. Chaque algorithme de reconstruction et chaque modèle d'apprentissage automatique est formé et jugé par rapport à la vérité de simulation. Aujourd'hui, cette vérité est stockée dans des objets statiques spécifiques aux détecteurs. Chaque objet est pré-groupé dans un but, il ne peut pas être navigué, et il sépare la vérité calorimétrique de la vérité tracker. Le CERN a construit un prototype qui les remplace. Il s'agit d'un graphique de niveau événementiel navigable de l'historique du générateur et de la simulation, avec des indices de calorimètre et de traqueur en haut. Le code de reconstruction explique alors en termes d'abstractions physiques stables : particules, vertices, branches de décomposition et hits. Vous en ferez le modèle de vérité du futur. Vous généraliserez le prototype dans une bibliothèque indépendante de l'expérience, vous l'apporterez dans la pile de logiciels FCC, et vous l'utiliserez pour construire la prochaine reconstruction : algorithmes graphiques et apprentissage machine moderne pour le regroupement, le flux de particules et l'identification des particules, et une correspondance fiable entre les objets reconstruits et la vérité. Vous rejoindrez le groupe EP-FCC, et vous travaillerez à la fois sur la SMC et sur FAC-ee.

Vos responsabilités

• Généraliser le graphique MC-vérité CMS dans une bibliothèque indépendante du détecteur et indépendante de l'expérience. Séparer le modèle de données graphiques, l'API de navigation et l'index de frappe des liaisons de format de données expérimentales.
• Développer les fixations. Conservez la liaison CMSSW et ajoutez une liaison pour la pile FCC (Key4hep, EDM4hep, Gaudi) afin que les deux expériences construisent le même graphique à partir de leur propre sortie de simulation.
• Étendre le modèle de données. Ajouter des passages à niveau multi-surfaces, un stockage d'associations éparpillées et une disposition réduite de l'indice de succès. Poignée empilée régulièrement.
• Développer l'association reconstruction-vérité. Étendre l'associateur de branche adaptative, qui sélectionne le niveau de vérité qui correspond le mieux à un objet reconstruit, et le valider sur des topologies fusionnées telles que les photons convertis, bremsstrahlung et les interactions hadroniques précoces.
• Définir ce qui est reconstructible. Dérivez-le du graphique de vérité et de la description du détecteur, en utilisant la granularité cellulaire, la résolution de l'énergie et du temps, les seuils de lecture et la séparation de deux objets.
• Appliquer des algorithmes graphiques portatifs et un apprentissage machine avancé, par exemple des réseaux neuronaux et des transformateurs graphiques, aux tâches de reconstruction en CMS (HGCAL et TICL) et dans les détecteurs FAC : regroupement, liaison, flux de particules et identification des particules.
• Construire les ensembles de données de formation et les étiquettes à partir du graphique de vérité. Définissez les paramètres, étalonnez les sorties du modèle et vérifiez le modèle avant qu'il n'alimente la reconstruction.
• Contribuez le code aux dépôts officiels du CMS et de la pile de logiciels de FAC, avec des tests unitaires, de la documentation et un examen de code.
• Présenter les résultats des réunions de la SMC et de FAC, des forums logiciels et des publications.
• Ce rôle comprend les responsabilités de supervision de l'équipe.

Votre profil

• Maîtrise ou doctorat en physique, informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
• Expérience démontrée avec le C++ moderne dans une base de code large, partagée et évaluée par les pairs, par exemple CMSSW, Gaudi ou Key4hep.
• Expérience démontrée avec la reconstruction d'événements dans le temps et la simulation de détecteurs dans une expérience de physique à haute énergie.
• Expérience démontrée en informatique hétérogène et portable, par exemple Alpaka, SYCL, CUDA ou HIP.
• Expérience avec Python et avec au moins un cadre d'apprentissage automatique, de préférence PyTorch.
• Expérience des algorithmes graphiques et de regroupement.
• Expérience avec git, révision de code et intégration continue.

Compétences

• C++20.
• Groupement, reconstruction d'événements.
• Simulation de détecteur.
• Débit de particules.
• CMSSW, Key4hep.
• Calcul hétérogénique.
• 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 physique (ou dans 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: 13.11.2026 à 23:59 CET. 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 de début prévue : 01 janvier 2027

Cette position implique

• Participation à un service régulier de réserve, y compris les nuits, les dimanches et les jours fériés.
• Travailler pendant les nuits, les dimanches et les jours fériés.
• Travail posté.

Compte tenu des risques pour la santé au travail associés à ce poste, le candidat sélectionné doit obtenir une attestation médicale avant de confirmer une offre de contrat. Référence de l'emploi: EP-FCC-2026-166-GRAP Domaine de travail: Physique expérimentale Travail de référence : 200140 - Médecin appliqué

Avantages globaux

• Une allocation mensuelle nette de 6372 ou 7004 francs suisses par mois 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.

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