Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenformate zur Datenreduktion und verbessere die Datenkompression.
- Unternehmen: CERN, führend in der wissenschaftlichen Forschung und Technologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Einzigartige Gelegenheit, an bahnbrechenden Projekten mitzuarbeiten und Karrierechancen zu nutzen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung in einem dynamischen und innovativen Umfeld.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Physik, angewandter Physik oder Datenwissenschaft.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 CHF pro Jahr.
Im Rahmen unseres Engagements für den Fortschritt der Wissenschaft hat die Next-Generation Trigger (NGT) Initiative die Real-time Reconstruction Revolution (R³, "R-cube") ins Leben gerufen. R-cube zielt darauf ab, die High-Level Trigger (HLT) Farm in eine vollständige Rekonstruktionsfarm zu transformieren, die alle Eingabedaten (bis zu 750 kHz, ~6 TB/s) mit offline-ähnlicher Qualität durch verbesserte Rekonstruktionscodes und Kalibrierungen verarbeiten kann. Eine große Herausforderung besteht darin, den Speicher der hochwertigen Daten, die von R³ produziert werden, zu verwalten.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Definition von next-generation Datenformaten, die die Datenreduktion maximieren und gleichzeitig die physikalische Leistung erhalten.
- Sicherstellen, dass sie parallel-programmierungsfreundlich sind (z.B. Struktur von Arrays, SoA) und für Beschleuniger (z.B. GPUs) optimiert sind.
- Entwicklung eines Workflows zur Quantifizierung der Auswirkungen von verlustbehafteter Kompression auf die physikalische Leistung, einschließlich klarer Metriken, Referenzanalysen und automatisierter Regressionstests.
- Benchmarking von Kompressions-/Dekompressionsmethoden durch Messung der CPU/GPU-Kosten, I/O-Durchsatz, Speicherbedarf und Latenz unter realistischen Arbeitslasten.
- Verbesserung der verlustfreien Kompression von Rohdaten durch Feinabstimmung bestehender Methoden und Entwurf neuer Methoden, die R?-rekonstruierte Objekte und KI-Techniken nutzen; wo möglich, Umstrukturierung von Rohdatenstrukturen zur Verbesserung der Komprimierbarkeit und I/O-Effizienz.
Sie haben einen beruflichen Hintergrund in Physik, Angewandter Physik, Datenwissenschaft (oder einem verwandten Bereich) und haben entweder:
- einen Master-Abschluss mit 2 bis 6 Jahren Berufserfahrung nach dem Abschluss;
- einen Doktortitel mit nicht mehr als 3 Jahren Berufserfahrung nach dem Abschluss.
Sie hatten noch nie einen CERN-Stipendiaten- oder Graduierungsvertrag.
CMS Data Reduction Scientist Arbeitgeber: Big Science Sweden
CERN ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich der Hochleistungs-Digitalsteuerungssysteme zu arbeiten. Unsere offene und kollaborative Arbeitskultur fördert den Wissensaustausch und die persönliche Entwicklung, während Sie in einem dynamischen Umfeld mit modernster Technologie tätig sind. Zudem profitieren Sie von einzigartigen Forschungsressourcen und der Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten in einem internationalen Team weiterzuentwickeln.
