Physicien en reconstruction d'événements (EP-FCC-2026-166-GRAP)

La prochaine génération d'expériences, la mise à niveau HL-LHC de CMS et le Future Circular Collider, nécessite une reconstruction d'événements qui soit rapide, précise et portable sur les CPU et GPU. Chaque algorithme de reconstruction et chaque modèle d'apprentissage automatique est entraîné 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 pour un usage précis, il ne peut être parcouru, et il sépare la vérité du calorimètre de la vérité du tracker.

Le CERN a construit un prototype qui les remplace. Il s'agit d'un graphe unique, navigable, au niveau de l'événement, de l'historique du générateur et de la simulation, avec les indices de coups (hits) du calorimètre et du tracker par-dessus. Le code de reconstruction raisonne ensuite en termes d'abstractions physiques stables : particules, sommets, branches de désintégration et coups.

Vous ferez de cela le modèle de vérité du futur. Vous généraliserez le prototype en une bibliothèque indépendante des expériences, vous l'intégrerez dans la pile logicielle de l'FCC, et vous l'utiliserez pour construire la prochaine reconstruction : algorithmes de graphes et apprentissage automatique moderne pour le clustering, le particle flow et l'identification des particules, ainsi qu'une correspondance fiable entre les objets reconstruits et la vérité. Vous rejoindrez le groupe EP-FCC, et vous travaillerez à la fois sur CMS et sur FCC-ee.

Vos responsabilités :

• Généraliser le graphe MC-truth de CMS en une bibliothèque indépendante du détecteur et de l'expérience. Séparer le modèle de données du graphe, l'API de navigation et l'indice de coup des liaisons (bindings) du format de données de l'expérience.
• Développer les liaisons. Maintenir le fonctionnement de la liaison CMSSW, et ajouter une liaison pour la pile FCC (Key4hep, EDM4hep, Gaudi), afin que les deux expériences construisent le même graphe à partir de leur propre sortie de simulation.
• Étendre le modèle de données. Ajouter les passages de frontières multi-surfaces, le stockage d'associations clairsemées (sparse) et un aménagement réduit de l'indice de coup. Gérer le pileup de manière cohérente.
• Développer l'association reconstruction-vérité. Étendre l'associateur de branches adaptatif, 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, le bremsstrahlung et les interactions hadroniques précoces.
• Définiser ce qui est reconstructible. Le dériver du graphe de vérité et de la description du détecteur, en utilisant la granularité des cellules, la résolution d'énergie et de temps, les seuils de lecture et la séparation de deux objets.
• Appliquer des algorithmes de graphes portables et l'apprentissage automatique avancé, par exemple les réseaux de neurones sur graphes et les transformers, aux tâches de reconstruction dans CMS (HGCAL et TICL) et dans les détecteurs FCC : clustering, liaison, particle flow et identification des particules.
• Construire les ensembles de données d'entraînement et les étiquettes à partir du graphe de vérité. Définir les métriques, calibrer les sorties du modèle et vérifier le modèle avant qu'il ne alimente la reconstruction.
• Contribuer le code aux dépôts officiels de CMS et de la pile logicielle FCC, avec des tests unitaires, de la documentation et une revue de code.
• Présenter les résultats dans les réunions CMS et FCC, dans les forums logiciels et dans les publications.
• Ce rôle inclut des responsabilités de supervision d'équipe.

Votre profil :

• Un Master ou un doctorat en physique, informatique, mathématiques appliquées ou un domaine connexe.
• Expérience démontrée avec le C++ moderne dans une base de code large, partagée et révisée par les pairs, par exemple CMSSW, Gaudi ou Key4hep.
• Expérience démontrée avec la reconstruction d'événements sensible au temps et la simulation de détecteurs dans une expérience de physique des hautes énergies.
• Expérience démontrée avec le calcul hétérogène et portable, par exemple Alpaka, SYCL, CUDA ou HIP.
• Expérience avec Python et avec au moins un framework d'apprentissage automatique, de préférence PyTorch.
• Expérience avec les algorithmes de graphes et de clustering.
• Expérience avec git, la revue de code et l'intégration continue.

Compétences :

• C++20.
• Clustering, reconstruction d'événements.
• Simulation de détecteurs.
• Particle flow.
• CMSSW, Key4hep.
• Calcul hétérogène.
• Anglais parlé et écrit, avec l'engagement d'apprendre le français.

Critères d'éligibilité :

• Vous êtes ressortissant d'un État membre ou associé du CERN (https://home.cern/about/member-states).
• Vous avez un parcours professionnel en physique (ou un domaine connexe) et avez soit :
• un master avec 2 à 6 ans d'expérience professionnelle après l'obtention du diplôme ;
• ou un doctorat avec pas plus de 3 ans d'expérience professionnelle après l'obtention du diplôme.
• Vous n'avez jamais eu de contrat de chercheur (fellow) ou de diplômé (graduate) au CERN auparavant.

Date de clôture du poste : 13.11.2026 à 23:59 CET.

Durée du contrat : 24 mois, avec une possibilité de prolongation jusqu'à 36 mois maximum.

Heures de travail : 40 heures par semaine

Flexibilité du poste : Hybride

Date de début cible : 01-Janvier-2027

Ce poste implique :

• La participation à un service de garde régulier, incluant les nuits, les dimanches et les jours fériés officiels.
• Le travail pendant les nuits, les dimanches et les jours fériés officiels.
• Le travail en équipes (shifts).

Compte tenu des risques de santé au travail associés à ce poste, le candidat sélectionné doit obtenir une autorisation médicale avant qu'une offre de contrat ne soit confirmée.

Référence du poste : EP-FCC-2026-166-GRAP

Domaine de travail : Physique expérimentale

Poste de référence : 200140 - Applied Physicist

Avantages mondiaux

• Une allocation