Le ou la titulaire du poste sera chargé·e de concevoir, développer et documenter une bibliothèque Python modulaire dédiée à la mise en œuvre d’algorithmes fondés sur les Scattering Transforms, appliqués à divers problèmes astrophysiques dans le cadre du projet ForeSight.
Il ou elle collaborera étroitement avec les chercheurs et chercheuses du groupe d’astrophysique, participera aux discussions scientifiques, et contribuera à l’intégration de la bibliothèque avec des outils d’apprentissage automatique et d’optimisation en grande dimension.
Activités
- Développer et maintenir une bibliothèque logicielle Python dédiée aux Scattering Transforms.
- Participer aux réunions scientifiques du groupe (réunions hebdomadaires, séminaires, points techniques).
- Proposer, concevoir et implémenter de nouvelles fonctionnalités en réponse aux besoins des utilisateurs et des projets associés.
- Présenter régulièrement l’évolution et les performances de la bibliothèque aux membres du groupe.
- Assurer les interactions avec les utilisateurs internes et externes (tests, retours, évolutions fonctionnelles).
- Gérer et superviser l’utilisation du cluster GPU de l’équipe pour les calculs intensifs.
Compétences
- Formation: Master 2, doctorat ou diplôme d’ingénieur en informatique, sciences des données ou physique.
- Excellente maîtrise du langage Python et des bibliothèques scientifiques associées (NumPy, PyTorch, TensorFlow, etc.).
- Connaissance des environnements GPU et des outils d’optimisation en grande dimension.
- Solides bases en statistiques, traitement du signal, et apprentissage automatique.
- Capacité à concevoir, structurer et documenter un projet logiciel scientifique collaboratif.
- Autonomie, rigueur et sens de l’organisation.
- Goût du travail collaboratif au sein d’équipes pluridisciplinaires.
- Excellentes capacités de communication, à l’écrit comme à l’oral, en français et en anglais.
Contexte de travail
Le poste est basé au Laboratoire de Physique de l’École normale supérieure (LPENS), au sein de l’équipe d’astrophysique. Le ou la candidat·e sera également associé·e au Centre de Sciences des Données de l’ENS-PSL, offrant un environnement interdisciplinaire à l’interface entre astrophysique, mathématiques appliquées et sciences des données.
Le projet ForeSight vise à développer des modèles génératifs des avant-plans galactiques micro-ondes polarisés directement à partir des observations, en s’appuyant sur des approches innovantes basées sur des innovations récentes en sciences des données.
L’environnement de travail est stimulant, collaboratif et ouvert sur l’international, avec des échanges réguliers entre physicien·nes, mathématicien·nes et informaticien·nes.
Le poste est basé au Laboratoire de Physique de l’École normale supérieure (LPENS), au sein de l’équipe d’astrophysique. Le ou la candidat·e sera également associé·e au Centre de Sciences des Données de l’ENS-PSL, offrant un environnement interdisciplinaire à l’interface entre astrophysique, mathématiques appliquées et sciences des données.
Le projet ForeSight vise à développer des modèles génératifs des avant-plans galactiques micro-ondes polarisés directement à partir des observations, en s’appuyant sur des approches innovantes basées sur des innovations récentes en sciences des données.
L’environnement de travail est stimulant, collaboratif et ouvert sur l’international, avec des échanges réguliers entre physicien·nes, mathématicien·nes et informaticien·nes.
Contraintes et risques
Aucune contrainte ou condition particulière.
Travail sur poste informatique standard, avec accès à des ressources de calcul GPU locales.
Aucune contrainte ou condition particulière.
Travail sur poste informatique standard, avec accès à des ressources de calcul GPU locales.
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