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Portail > Offres > Offre UMR7585-ABIJOR-001 - Intitulé de l'offre : Post-Doc groupe ATLAS au LPNHE (H/F) - CDD 24 mois

Intitulé de l'offre : Post-Doc groupe ATLAS au LPNHE (H/F) - CDD 24 mois

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : mardi 1 février 2022

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Informations générales

Référence : UMR7585-ABIJOR-001
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : mardi 11 janvier 2022
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2743-3161€ bruts mensuels selon experience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Cette offre de post-doc propose de travailler à la recherche de particule de type axion (PTA) se désintégrant en paires de photons pouvant avoir une durée de vie très courte ou au contraire suffisamment longue pour autoriser une désintégration au sein des calorimètres d'ATLAS. Cette offre s'inscrit dans le cadre du projet DMwithLLPAtLHC, porté par deux équipes d'expérimentateurs engagés dans l'expérience ATLAS (LPNHE Paris et LPSC Grenoble) et une équipe de phénoménologues du LPTHE Paris, soutenu par l'ANR.

Activités

La sélection de tels événements peut bénéficier d'une approche recourant à des algorithmes d'apprentissage machine à plusieurs titres : des régressions pour améliorer la mesure de l'énergie et la direction des gerbes électromagnétiques ou des classifications pour distinguer des gerbes uniques ou doubles pouvant apparaître dans le cas de paires de photons boostée. D'un point de vue théorique, réussir à relier temps de vol et taux de production d'une PTA aux paramètres d'un modèle est une tâche non-triviale. En complément du développement de l'analyse, la personne recrutée travaillera en collaboration avec l'équipe théorique du LPTHE pour assurer que l'analyse est construite de manière à rendre le plus facile possible la réinterprétation de la mesure dans un autre cadre théorique.

Compétences

Maitrise de l'analyse de données dans l'expérience ATLAS (auteur qualifié ATLAS), maîtrise des notions usuelles en physique des particules, maitrise des langages C++ et python. Une expérience des librairies TensorFlow et Pytorch sera appréciée.

Contexte de travail

Le LPNHE est une unité mixte de recherche de 160 personnes dont les recherches sont à dominante expérimentale en physique des particules et des Astroparticules.

Informations complémentaires

Expérience souhaitée : Thèse en physique des particules exigée. Une utilisation d'outils de machine learning dans un contexte de recherche sera considéré comme un élément positif du dossier.

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