Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Missions :
Le projet COSMOS étudie l’Univers en s’appuyant sur des jumeaux numériques du web cosmique local, c’est-à-dire des simulations réalistes contraintes par les données observationnelles. Il combine des méthodes avancées en calcul, en statistique et en intelligence artificielle pour analyser des jeux de données complexes et mieux comprendre la formation et l’évolution des structures cosmiques. À l’interface entre cosmologie, science des données et calcul haute performance, il vise à favoriser l’interdisciplinarité tout en produisant de nouvelles connaissances scientifiques.

Missions :
- Faire progresser l’utilisation des jumeaux numériques de l’Univers local.
- Développer et appliquer des outils avancés en calcul, statistique et intelligence artificielle.
- Extraire des connaissances scientifiques sur la formation des structures cosmiques.
- Contribuer à une recherche interdisciplinaire à l’interface entre cosmologie, science des données et calcul haute performance.
Activités :
Le projet COSMOS consiste à valider et analyser des jumeaux numériques de l’Univers local, ainsi qu’à appliquer des méthodes d’apprentissage automatique et d’inférence statistique à la fois sur des simulations et des données observationnelles. Il comprend le développement d’algorithmes scalables pour des environnements de calcul haute performance (HPC), le travail sur la quantification des incertitudes et l’inférence basée sur les simulations, ainsi que la création d’outils open source réutilisables. Ces activités sont menées en étroite collaboration avec des équipes de calcul afin d’optimiser l’utilisation des ressources, tout en explorant des questions clés liées à la formation des galaxies, à la matière noire et aux grandes structures de l’Univers. Les résultats sont diffusés à travers des publications, des conférences, avec une attention particulière portée à la reproductibilité et à l’accessibilité des méthodes.
Contexte de travail :
Le projet COSMOS est hébergé au laboratoire CRIStAL (Université de Lille / CNRS), dans un environnement interdisciplinaire à l’interface entre astrophysique, intelligence artificielle et calcul haute performance. Il s’appuie sur des collaborations avec plusieurs équipes de recherche et partenaires internationaux, ainsi que sur un accès à des infrastructures HPC avancées et à des jeux de données de simulation à grande échelle. Les travaux s’inscrivent pleinement dans des projets de recherche et des consortiums scientifiques en cours

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Competences :
- Solides connaissances en cosmologie et astrophysique.
- Expertise en simulations numériques (cosmologiques, N-corps, hydrodynamiques).
- Maîtrise du calcul haute performance (calcul parallèle, optimisation).
- Compétences avancées en programmation (Python, C/C++, bibliothèques scientifiques, Git).
- Expérience en apprentissage automatique et en deep learning.
- Connaissances en statistiques bayésiennes et en quantification des incertitudes.
- Capacité à analyser des données de grande taille.
- Compétences en rédaction scientifique et en communication orale en anglais.
Contraintes et risques :
N/A