Data Scientist (TE-DPS-AIM-2026-75-GRAP)

Wollen Sie Ihre Expertise in Data Science und KI in einer der komplexesten wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Umgebungen der Welt anwenden? Treten Sie CERN bei und übernehmen Sie eine führende Rolle bei der Entwicklung einer KI-gesteuerten Plattform für vorausschauende Wartung und betriebliche Unterstützung für den Large Hadron Collider (LHC). In dieser Position werden Sie den gesamten Lebenszyklus einer innovativen KI-Lösung steuern, die darauf abzielt, die Zuverlässigkeit und Leistung von Beschleunigersystemen zu verbessern. Ihre Arbeit umfasst die Anforderungserhebung, Datenaufbereitung, Modellentwicklung und Lebenszyklusmanagement, Integration von Sicherheitsüberlegungen, Erstellung von KI-unterstützten Diagnosetools und die Implementierung robuster Daten- und API-Pipelines.

Sie werden einen Prototyp mit LHC Run 3-Daten entwickeln und dann Tests und Validierungen an repräsentativen Systemen innerhalb der TE-Abteilung leiten, mit dem Ziel, eine vollständige Bereitstellung für Run 4 zu erreichen. Ihr Beitrag wird es CERN ermöglichen, fortschrittliche KI-Methoden zu nutzen, um ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, die betriebliche Resilienz zu stärken und datengestützte Entscheidungen in kritischen Beschleunigerinfrastrukturen zu unterstützen.

Ihre Verantwortlichkeiten:

• Erfassen und Formalisieren von betrieblichen Anwendungsfällen und Benutzerstories mit Ingenieuren und Wartungsexperten; Übersetzung in funktionale und technische Spezifikationen.
• Definieren von Systemanforderungen und Entwurf der Lösungsarchitektur für eine KI-gesteuerte Plattform für vorausschauende Wartung.
• Entwerfen und Implementieren skalierbarer Datenpipelines zur Erfassung und Verarbeitung betrieblicher Daten (z.B. Zeitreihen, Protokolle, Geräte-Metadaten, technische Dokumentation) unter Verwendung verteilter Verarbeitungsframeworks.
• Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering und explorative Analyse durchführen, um Datensätze für das Modellieren vorzubereiten.
• Durchführen von Experimenten im maschinellen Lernen zur Anomalieerkennung, Fehlerprognose und vorausschauenden Empfehlungen.
• Implementieren von Experimentverfolgung, Modellvalidierung und Reproduzierbarkeitspraktiken unter Verwendung von ML-Lifecycle-Management-Tools (z.B. MLflow oder ähnliches).
• Packen und Bereitstellen von Modellen in Produktionsumgebungen über APIs und containerisierte Dienste (z.B. Podman), Unterstützung von Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes.
• Beitragen zur Systemintegration, Testen, Leistungsüberwachung und iterativen Verbesserung der bereitgestellten Modelle.
• Erstellen klarer technischer Dokumentationen, Spezifikationen und benutzerorientierter Materialien zur Gewährleistung der Wartbarkeit und des Wissenstransfers.

Diese Rolle umfasst auch Verantwortlichkeiten in der Teamüberwachung.

Ihr Profil:

• Akademischer Hintergrund in Data Science, Informatik, Ingenieurwesen, angewandter Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
• Erfahrung in der Arbeit an angewandtem maschinellen Lernen oder datengestützten Projekten, die reale betriebliche oder ingenieurtechnische Probleme adressieren.
• Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (z.B. Git) und kollaborativen Entwicklungsabläufen.

Fähigkeiten:

• Beherrschung von Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen (z.B. NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch oder ähnliche Frameworks).
• Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens, die für die Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung und prädiktives Modellieren relevant sind.
• Kenntnisse in Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering und explorativer Datenanalyse (EDA).
• Vertrautheit mit verteilten Datenverarbeitungstools (z.B. Apache Spark) oder ähnlichen Big-Data-Frameworks.
• Gute Kenntnisse in Experimentverfolgung und ML-Lifecycle-Management-Tools (z.B. MLflow oder gleichwertig).
• Verständnis von REST-APIs und Konzepten des Modellservings.
• Vertrautheit mit Containerisierungstechnologien (z.B. Podman) und grundlegenden Konzepten von Orchestrierungsplattformen (z.B. Kubernetes).
• Fähigkeit, strukturierte technische Dokumentationen zu schreiben und reproduzierbaren Code zu pflegen.
• Fähigkeit, komplexe, mehrdeutige Probleme in gut definierte analytische Ansätze zu strukturieren.
• Gesprochene und geschriebene Englischkenntnisse, mit dem Engagement, Französisch zu lernen.

Sie haben einen beruflichen Hintergrund in Data Science, Informatik, Mathematik (oder einem verwandten Bereich) und haben entweder:

• 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 noch nie einen CERN-Stipendiaten- oder Graduiertevertrag.

Vertragsdauer: 24 Monate, mit einer möglichen Verlängerung auf maximal 36 Monate.

Arbeitszeiten: 40 Stunden pro Woche

Jobflexibilität: Vollständig vor Ort

Überblick über CERN – Entdecken Sie eine Welt, in der das Unmögliche möglich gemacht wird!

Bei CERN, der Europäischen Organisation für Kernforschung, erweitern wir die Grenzen von Wissenschaft und Technologie. Unsere bahnbrechende Arbeit vereint nicht nur Physiker, sondern auch eine Vielzahl von Fachleuten aus Ingenieur-, Technik-, Wissenschafts- und Verwaltungsbereichen. Gemeinsam fördern wir ein Umfeld, in dem Innovation und Zusammenarbeit gedeihen. Jeden Tag stehen wir aufregenden neuen Herausforderungen und Möglichkeiten gegenüber, zur Spitzenforschung beizutragen, die unser Verständnis des Universums prägt. Wir begegnen diesen Herausforderungen durch die unterschiedlichen Perspektiven innerhalb unserer Teams, wobei jeder Beitrag geschätzt wird und unser gemeinsames Gefühl von Inklusion und Zweck vorantreibt. Vielfalt ist ein Grundwert von CERN seit seiner Gründung und bleibt zentral für unsere Mission und unseren fortwährenden Erfolg.

Wenn Sie bereit sind, Teil einer dynamischen, inklusiven Gemeinschaft zu sein, die die Grenzen des Wissens verschiebt, ist CERN der Ort, an dem Ihre Neugier und Fähigkeiten gedeihen können. Seien Sie Teil unserer Mission, das zu entdecken, was im Herzen des Universums liegt!