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(ERC ATMO project) Research Engineer position in High Performance Computing

Contexte & Rôle :

Le candidat retenu coordonnera et contribuera au développement de logiciels d’application liés au projet ERC ATMO. L’objectif est de produire et d’utiliser des outils de simulation haut de gamme conçus pour la prochaine génération des plus grands supercalculateurs (GPU, Xeon Phis, etc.) pour l’étude des dynamos convectives dans les étoiles, les naines brunes et les exoplanètes. Il/elle profitera de la librairie innovante Kokkos pour réaliser la portabilité des performances entre différentes architectures, et contribuera à l’incorporation de la librairie PDI dans le code de simulation ARK. Le candidat retenu contribuera à la mise en œuvre d’une simulation « grand défi » à grande échelle d’une dynamo convective sur le nouveau supercalculateur français Adastra.
Il/elle fera également partie des équipes d’experts HPC de la Maison de la Simulation et travaillera en collaboration avec une communauté scientifique internationale. Il/elle aura l’opportunité de travailler sur des codes HPC de niveau production fonctionnant sur les supercalculateurs les plus puissants.

Compétences requises :

  • Doctorat ou master dans un domaine scientifique fortement lié au HPC
  • Connaissance opérationnelle des techniques et du langage de programmation (Fortran90, C ou C++) pour le développement d’applications
  • Forte expérience en parallélisation d’applications (MPI, OpenMP) et en optimisation de codes scientifiques sur diverses architectures (SMP, MPP) fonctionnant en environnement Unix
  • Aptitudes à travailler en équipe

Avantages inclus :

Un financement supplémentaire pour les collaborations et l’équipement personnel est disponible. Les postes comprennent des avantages sociaux complets tels que des subventions pour le transport et le déjeuner, une assurance médicale, un congé de maternité et des prestations de retraite.

Application:

Pour postuler, veuillez envoyer un CV, une liste de publications à pascal.tremblin[at]cea.fr et faire suivre 1 lettre de référence à la même adresse e-mail.

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Contrat d’apprentissage : Intelligence artificielle pour les simulations d’interaction Laser Plasma

Contrat d’apprentissage Master 1-2 ou école d’ingénieur 2ième année.
La mission porte sur l’utilisation des réseaux de neurones profonds dans le cadre de l’analyse in-situ de simulations HPC. Un premier modèle de type CNN sera a préparé sur la détection d’une bulle électronique pour un code d’interaction laser plasma.

Contact : Martial Mancip Martial.Mancip at MaisondelaSimulation.fr .
Location: Maison de la Simulation (CEA Saclay, 91191 Gif-sur-Yvette

Contexte
La Maison de la Simulation (MdS) est un laboratoire de recherche en simulation numérique. Ces activités concernent les domaines du calcul haute performance et de l’intelligence artificielle, des modèles de programmation et de la visualisation.

Avec l’augmentation très importante des performances des moyens de calcul, l’apprentissage profond (deep learning) devient un outil incontournable pour l’analyse des données produites sur les supercalculateurs.

Nous cherchons à construire une bibliothèque d’analyse haute performance in-situ grâce à de l’apprentissage profond couplé à une plateforme DASK.
La combinaison du parallélisme multi-noeuds DASK et d’un modèle d’apprentissage par renforcement permettra d’effectuer séparément le traitement asynchrone des données produites pendant la simulation, de réduire considérablement la nécessité de stocker les résultats intermédiaires, et d’augmenter les possibilités d’analyse hautes fréquences, sans impacter sur les performances. La détection d’événements sur le traitement des données permettra de déclencher de nouvelles analyses dans la simulation.
Les simulations HPC visées concernent le code SMILEI (interaction laser plasma) et nous visons de performance de type exascale lorsque ces machines seront disponibles. Les sorties de tels codes seront extrêmement coûteuses en temps de calcul comme en espace disque et le but de ces nouveaux outils est donc de les réduire, tout en augmentant les possibilités d’analyse hautes fréquences sur des phénomènes ciblés, encadrés dans le temps.
La détection d’un phénomène donné entraînera en retour de nouveaux post-traitements dans la simulation.
Un démonstrateur basé sur le code SMILEI à la MdS sera produit dans le cadre du projet de Centre d’Excellence Européen (CoE) récemment soumis PlaXma, avec une équipe d’une dizaine de personnes, dont cet(te) apprenti(e).

Mission
Le travail de la personne choisie pour l’alternance est de construire un premier modèle de type CNN sur la détection d’une bulle électronique, phénomène bien connu de la physique des plasmas.
Elle devra aussi produire un second réseau de neurones pour valider la disparition de la bulle.


Compétences requises
Notions sur le Deep Learning dont les réseaux de convolution.
Bonne programmation en Python.
Usage des bloc notes Jupyter.
Maîtrise de l’anglais technique.


Compétences souhaitées
Pratique de la plateforme Tensorflow / Keras.
Visualisation de données de simulations avec matplotlib ou équivalent.
Connaissances du monde du HPC : parallélisation, multi-threading, gestion des accélérateurs GPU.
Connaissances des librairies d’entrées/sorties dédiées au HPC : HDF5, NetCDF4, Xarray…
Connaissance de DASK.
Autres algorithmes d’IA pour la science des données de simulation.

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CONTINUUM project manager M/F

Please find more information via the CNRS recruit page at https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR9015-MICBEA-001/Default.aspx

Application Deadline: 18 February 2022

General information:

Reference : UMR9015-MICBEA-001
Workplace : ST AUBIN
Date of publication : Friday, January 28, 2022
Type of Contract : FTC Technical / Administrative
Contract Period : 60 months
Expected date of employment : 1 April 2022
Proportion of work : Full time
Remuneration : 2536 to 2917€ gross per month according to experience
Desired level of education : Engineer
Experience required : 1 to 4 years