Ingénieur·e Responsable Opérationnel·le du Service de Calcul Parallèle et d'Analyse de Données S-Capad H/F

La personne recrutée aura pour mission principale de prendre progressivement en charge la responsabilité technique de S-CAPAD, dans le cadre d’une passation de compétences avec l’ingénieure actuelle.

Elle assurera :

la prise en main de l’environnement technique, des configurations et des procédures existantes deS-CAPAD;

l’ouverture de la plateforme et la gestion quotidienne des ressources de calcul et de stockage;

le déploiement et l’optimisation de codes de simulation et d’analyse de données sur la plateforme, endialogue avec les équipes utilisatrices;

la coordination des actions de formation à destination des utilisateurs, notamment la contributionà l’offre de formation de l’IPGP, en mettant les ressources du JupyterHub haute disponibilité de laplateforme au service des unités d’enseignement de master de l’Institut;

dans le cadre du projet GAIA-Data, la mise en oeuvre de cas d’usage de données massives dudomaine des sciences de la Terre, en déployant les environnements virtuels de recherche associés, en collaboration avec le Centre de Données de l’IPGP et FormaTerre;

l’animation technique de l’équipe et l’assistance aux utilisateurs;

la continuité opérationnelle de la plateforme à l’issue de la période de tuilage.

Activités

prendre en main et maintenir en conditions opérationnelles l’ensemble de l’infrastructure de S-CAPAD;

élaborer et piloter le déploiement des évolutions d’architecture de calcul intensif et de traitement de données massives;

réaliser les études d’impact, le dimensionnement et le chiffrage des solutions préconisées, dans la cohérence avec l’architecture existante;

conduire les procédures d’appel d’offres et assurer le suivi auprès des prestataires et des fournisseurs;

accompagner le déploiement voire l’optimisation des codes de simulation numérique et d’analyse de données des équipes de recherche sur la plateforme; assurer un dialogue continu avec les utilisateurs

intervenir en qualité d’expert·e dans les groupes de travail internes et externes à l’IPGP;

effectuer une veille technologique sur les évolutions des environnements HPC et de traitement de données;

animer et coordonner les actions de formation destinées aux utilisateurs de la plateforme;

diffuser et promouvoir les bonnes pratiques d’utilisation des ressources;

contribuer à la transformation numérique et à la science ouverte, notamment via la mise à disposition de notebooks et d’environnements virtuels de recherche, en particulier dans le cadre du projet GAIAData;

contribuer à l’offre pédagogique de l’IPGP en mettant à disposition le JupyterHub haute disponibilité de S-CAPAD pour les unités d’enseignement de master;

documenter les configurations, procédures et architectures déployées, aussi bien pour l’administration système que pour les utilisateurs., techniques de diagnostic et de suivi des performances et proposer des solutions d’optimisation;> gérer les situations d’urgence;> rédiger une documentation technique claire et structurée;> conduire des négociations avec des partenaires (fournisseurs, prestataires);> prendre en compte l’empreinte environnementale lors de l’exploitation et pour les choix d’évolutiondes ressources.Savoir-être> réactivité et adaptabilité;> rigueur et sens de l’organisation;> capacité d’analyse, de préconisation et de conseil;> sens des relations humaines et aptitude au travail collaboratif;> autonomie dans le travail;> ponctualité.

Bienvenue chez Institut de Physique du Globe de Paris (IPGP)

S-CAPAD (Service de Calcul PArallèle et de traitement de Données) est un service commun de l’UMR IPGP qui met à disposition de la communauté scientifique une plateforme numérique de haute performance, hébergée à l’îlot Cuvier (Paris 5e). La plateforme compte plus de 250 utilisateurs internes et externes, et constitue un outil essentiel pour les activités de recherche en géosciences : simulations numériques, traitement de séries temporelles, analyse de données massives, gestion et diffusion de données d’observation. S-CAPAD contribue également aux activités de formation de l’Institut. Le service s’appuie sur le supercalculateur DANTE, une infrastructure de calcul dotée de plusieurs milliers de coeurs (puissance crête de l’ordre de 300 Tflops, avec 256 à 512 Go de RAM par noeud), complétée par des noeuds GPU équipés de cartes graphiques (avec une extension prévue). Le stockage parallèle atteint environ 1 Po, et le réseau interne est à faible latence / haut débit. Côté logiciel, l’environnement combine Red Hat Linux, Slurm pour la gestion des ressources, des bibliothèques scientifiques optimisées (Intel, AMD), et propose des espaces de travail virtuels via JupyterHub., > anticiper les évolutions fonctionnelles et techniques d’une infrastructure;

piloter un projet, élaborer un cahier des charges;

maîtriser les techniques de diagnostic et de suivi des performances et proposer des solutions d’optimisation;

gérer les situations d’urgence;

rédiger une documentation technique claire et structurée;

conduire des négociations avec des partenaires (fournisseurs, prestataires);

prendre en compte l’empreinte environnementale lors de l’exploitation et pour les choix d’évolutiondes ressources.

Compétences attenduesAdministration système et exploitation d’infrastructures HPC> maîtrise avancée de l’environnement Linux (administration système, métrologie et mesure de performance);> connaissance des systèmes de gestion de ressources (SLURM ou équivalent) et des technologiesde stockage haute performance;> compréhension approfondie des architectures de calcul intensif et des environnements de manipulation de données massives.Développement scientifique et calcul parallèle> maîtrise de langages de programmation scientifique (comme Fortran, C/C++, Python, Julia, Rust,etc.) et des bonnes pratiques du génie logiciel;> connaissance des techniques de parallélisation de codes numériques (MPI, OpenMP) et, idéalement,des architectures GPU (CUDA, ROCm).Compétence transversale> bonne maîtrise de l’anglais technique.Savoir-faire> anticiper les évolutions fonctionnelles et techniques d’une infrastructure;> piloter un projet, élaborer un cahier des charges;> maîtriser les, > maîtrise avancée de l’environnement Linux (administration système, métrologie et mesure de performance);

connaissance des systèmes de gestion de ressources (SLURM ou équivalent) et des technologiesde stockage haute performance;

compréhension approfondie des architectures de calcul intensif et des environnements de manipulation de données massives.

Développement scientifique et calcul parallèle

maîtrise de langages de programmation scientifique (comme Fortran, C/C++, Python, Julia, Rust,etc.) et des bonnes pratiques du génie logiciel;

connaissance des techniques de parallélisation de codes numériques (MPI, OpenMP) et, idéalement,des architectures GPU (CUDA, ROCm).

Compétence transversale

bonne maîtrise de l’anglais technique.

Savoir-faire, Savoir-être

réactivité et adaptabilité;

rigueur et sens de l’organisation;

capacité d’analyse, de préconisation et de conseil;

sens des relations humaines et aptitude au travail collaboratif;

autonomie dans le travail;

ponctualité.

EUR

Administration système et réseau Anglais technique Rédaction d’appel d’offres Linux Gestion des données Gestion budget Calcul parallèle Création d’une base documentaire Veille technologique Réactivité Python Conduite de projet Fortran Autonomie Rédaction du cahier des charges C++ Gestion de la performance Réalisation d’études d’impact Génie logiciel Programmation Esprit d’analyse Analyse de données Sens de l’organisation

Ingénieur·e Responsable Opérationnel·le du Service de Calcul Parallèle et d’Analyse de Données S-Capad H/F

S-CAPAD (Service de Calcul PArallèle et de traitement de Données) est un service commun de l’UMR IPGP qui met à disposition de la communauté scientifique une plateforme numérique de haute performance, hébergée à l’îlot Cuvier (Paris 5e). La plateforme compte plus de 250 utilisateurs internes et externes, et constitue un outil essentiel pour les activités de recherche en géosciences : simulations numériques, traitement de séries temporelles, analyse de données massives, gestion et diffusion de données d’observation. S-CAPAD contribue également aux activités de formation de l’Institut.

Le service s’appuie sur le supercalculateur DANTE, une infrastructure de calcul dotée de plusieurs milliers de coeurs (puissance crête de l’ordre de 300 Tflops, avec 256 à 512 Go de RAM par noeud), complétée par des noeuds GPU équipés de cartes graphiques (avec une extension prévue). Le stockage parallèle atteint environ 1 Po, et le réseau interne est à faible latence / haut débit. Côté logiciel, l’environnement combine Red Hat Linux, Slurm pour la gestion des ressources, des bibliothèques scientifiques optimisées (Intel, AMD), et propose des espaces de travail virtuels via JupyterHub.