Emplois, stages

ODISSEE est une initiative européenne majeure fédérant les efforts de 3 infrastructures paneuropéennes labellisées ESFRI en sciences physiques, Big Data et plus généralement dans le continuum numérique (HL-LHC, SKAO et SLICES-RI). ODISSEE fournira des plates-formes matérielles et logicielles évolutives et révolutionnaires pour relever les défis numériques de ces grandes infrastructures dans un contexte international hautement compétitif. Le projet vise à prototyper des solutions qui permettront au HL-LHC et au SKA de traiter et d’analyser les gigantesques volumes de données brutes qu’ils produisent, en collaboration avec des partenaires industriels, et grâce à un accès aux moyens expérimentaux uniques de SLICES-RI. Le projet est profondément ancré dans les écosystèmes de Recherche & Innovation régionaux et internationaux, avec des liens étroits avec plusieurs initiatives européennes majeures et des partenariats avec les principaux fournisseurs de technologie. Un impact fort et durable est intégré dans la stratégie d’exploitation à deux niveaux comprenant le développement d’une stratégie de formation unique pour le personnel du HL-LHC et du SKAO, soutenue par SLICES-RI, ainsi que des interactions renforcées avec les écosystèmes concernés (communautés d’utilisateurs et experts en technologies numériques). Le poste à pourvoir est à Meudon au LIRA.

Apporter une expertise en astronomie computationnelle appliquée à la radio-interférométrie, en intervenant sur plusieurs lots de travaux du projet.

· Contribuer à la définition des flux de traitement des données et des implémentations de référence associées, nécessaires pour répondre aux spécifications des programmes scientifiques en radioastronomie. · Au cours d’une phase initiale de spécifications, contribuer à la collecte de détails sur les implémentations de référence (codes source et documentation) pour les cas d’utilisation ciblés ainsi qu’un corpus de données simulées et réelles existantes à utiliser à des fins de validation sur la base de données ouvertes. · Travailler sur une architecture composable capable d’I/O à large bande passante, de grandes capacités de stockage, d’IA et de traitement des données, ainsi que sur un logiciel permettant de mettre en œuvre des flux de travail en radioastronomie, y compris la gestion des ressources et une API pour le déploiement des flux de travail. · Contribuer à la mise en œuvre de démonstrateurs modulaires, à optimiser et à évaluer en termes de flexibilité, de durabilité et d’efficacité pour les cas d’utilisation correspondants, y compris l’utilisation de nouveaux accélérateurs spécialisés axés sur l’IA pour la radioastronomie. · Explorer les possibilités de compression dans les flux de travail de la radio-astronomie en s’appuyant potentiellement sur les méthodologies DNN. Ces schémas de compression seront évalués en termes de (i) compromis entre l’efficacité énergétique pendant le processus de formation et (ii) le rendement scientifique (sensibilité / résolution) pendant l’inférence. Un aspect clé est de bénéficier d’approches hybrides HPC + IA dans les flux de travail, afin de maximiser le rendement scientifique tout en limitant l’utilisation des ressources. · Contribuer à la structuration et à la rédaction de rapports et de documents pertinents · Collaborer avec les parties prenantes externes et internes à différents niveaux

· Doctorat en astronomie, en informatique ou dans un domaine connexe · 1 à 5 ans d’expérience après le doctorat dans un groupe de recherche en tant qu’ingénieur de recherche ou post-doctorant · Maîtrise de plusieurs des langages / modèles de programmation suivants : C/C++, Python, CUDA, OpenMP, MPI, PyTorch, TensorRT · Capacité à travailler à la fois individuellement et en étroite collaboration avec des équipes multiculturelles à différents niveaux de l’organisation · Capacité à effectuer plusieurs tâches à la fois, à établir des priorités et à respecter des délais serrés. Capacité à gérer plusieurs activités simultanément et à travailler dans des délais serrés · Excellente maîtrise de l’anglais

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