Data Reduction Physicist (EP-CMS-TDQ-2026-146-GRAP)

Die NGT Real-time Reconstruction Revolution wird den CMS High-Level Trigger in eine Offline-Qualitätsrekonstruktionsanlage verwandeln, die bis zu 750 kHz an Ereignissen verarbeitet. Um dies nachhaltig zu gestalten, werden Sie das Design von zwei komplementären Datentiers leiten: einem niedrigstufig rekonstruierten Format, das Trigger-Raten ermöglicht, die mehrere Male höher sind als die konventionelle Rohdaten-Ausgabe, während die Option für zukünftige Nachverarbeitung erhalten bleibt, und einem kompakten Analyseformat, um den gesamten 750 kHz Stream von online rekonstruierten Ereignissen zu speichern.

Ihre Verantwortlichkeiten:

• Entwicklung von Datenspeicherstrukturen der nächsten Generation, die die Grenzen der Datenreduktion verschieben, um 750 kHz zu speichern und gleichzeitig die physikalische Leistung und Analyseflexibilität zu bewahren.
• Sicherstellen, dass alle Formate beschleuniger-nativ (z.B. Struktur von Arrays, SoA) und optimiert für hochdurchsatzfähige GPU-Verarbeitung sind.
• Aufbau eines End-to-End-Rahmenwerks zur rigorosen Quantifizierung der Auswirkungen verlustbehafteter Kompression mit klaren Metriken, Referenzanalysen und automatisierten Regressionstests.
• Benchmarking von Kompression/Dekompression unter realistischen Arbeitslasten: CPU/GPU-Kosten, I/O-Durchsatz, Speicherbedarf und Latenz.
• Fortschritt bei verlustfreier Kompression unter Nutzung von R³-rekonstruierten Objekten und bahnbrechenden AI/ML-Techniken.

Ihr Profil:

• Nachgewiesene Beiträge zu Trigger und/oder Rekonstruktion in HEP (oder vergleichbarer hochdurchsatzfähiger wissenschaftlicher Software).
• Praktisches Verständnis der End-to-End-Betriebsabläufe von HEP-Experimenten, von der Detektorauslesung über Rekonstruktion, Kalibrierungen, Datensätze bis hin zu den endgültigen physikalischen Ergebnissen.
• Erfahrung in einer großen internationalen Zusammenarbeit (Code-Überprüfung, CI/CD, Dokumentation) ist von Vorteil.
• Kenntnisse über LHC-Experimente und deren Datenformate sind von Vorteil.
• Expertise in Datenkompressionstechniken ist von Vorteil (verlustfrei und/oder verlustbehaftet).
• Erfahrung in der Anwendung von AI/ML-Methoden (z.B. Autoencoder) zur Datenreduktion ist von Vorteil.
• Beherrschung der GPU-Programmierung und heterogenen Berechnung ist von Vorteil.

Fähigkeiten:

• Hohe Kenntnisse in C++, Python und ROOT.
• Solides Verständnis der Ereignisrekonstruktion, einschließlich Kalibrierungen und gängiger Datenformate in HEP.
• Gesprochene und geschriebene Englischkenntnisse, mit dem Engagement, Französisch zu lernen.

Berechtigungskriterien:

• Sie sind Staatsangehöriger eines CERN-Mitglieds- oder assoziierten Mitgliedstaates.
• Sie haben einen beruflichen Hintergrund in Physik (oder einem verwandten Bereich) und haben entweder:
  • einen Master-Abschluss mit 2 bis 6 Jahren Berufserfahrung nach dem Abschluss;
  • oder einen Doktortitel mit nicht mehr als 3 Jahren Berufserfahrung nach dem Abschluss.
• Sie hatten noch nie einen CERN-Stipendiaten- oder Graduierte-Vertrag.

Zusätzliche Informationen

• Stellenabschlussdatum: 25.09.2026 um 23:59 CEST.
• Vertragsdauer: 24 Monate, mit einer möglichen Verlängerung auf maximal 36 Monate.
• Arbeitszeit: 40 Stunden pro Woche.
• Jobflexibilität: Vollständig vor Ort.
• Geplanter Starttermin: 01. Januar 2027.
• Stellenreferenz: EP-CMS-TDQ-2026-146-GRAP.
• Arbeitsbereich: Angewandte Physik.
• Benchmark-Job: 200140 - Angewandte Physiker.

Globale Vorteile:

• Ein monatliches Nettogehalt von entweder 6372 oder 7004 Schweizer Franken pro Monat, abhängig von Ihrem Abschluss.
• 30 Tage bezahlter Urlaub pro Jahr plus 2 Wochen jährliche Schließung.
• Deckung durch das umfassende Krankenversicherungsprogramm von CERN (für Sie, Ihren Ehepartner und Kinder) sowie Mitgliedschaft im CERN-Pensionsfonds.
• Familien-, Kinder- und Säuglingszulagen je nach individueller Situation.
• Ein Umzugspaket (Installationsbeihilfe und Reisekosten) je nach individueller Situation.
• Möglichkeit, Ihren Vertrag auf bis zu 36 Monate zu verlängern.
• On-the-Job- und formale Schulungen einschließlich Sprachkurse.

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