Description du Poste

Les Missions

La mission principale de ce poste sera de faire aboutir le développement informatique d’une nouvelle version du modèle de circulation générale atmosphérique LMDZ pour l’exercice CMIP7, intégrant de nombreux nouveaux développements physiques et visant les nouveaux calculateurs nationaux avec une forte composante GPU, et de mettre en oeuvre et améliorer l’outil htexplo pour la calibration des paramètres du modèle.

L'Activité

Activités principales

1. réécriture de code en lien étroit avec les physiciens développeurs de LMDZ et en collaboration avec les ingénieurs du modèle,
2. travail sur l’efficacité numérique (notamment de la version GPU),
3. travail sur l’amélioration de l’outil htexplo et de son portage sur les centres de calcul.

La personne recrutée aura l’occasion également de participer à l’évolution de l’environnement logiciel du modèle (passage sur git, mise en place de forges, amélioration des tests de non régression, test d’outils nouveaux pour le workflow …)
Le portage GPU, réalisé au moyen d’un outil “source to source” permettant d’équiper automatiquement les codes en directives pour les cartes accélératrices, permet également d’envisager de nouvelles approches comme la possibilité d’émuler une partie du modèle physique par des modèles statistiques d’apprentissage profond (IA).

Votre Profil

Compétences

• Formation : Le candidat devra disposer d’une thèse en informatique ou sciences physiques (de préférence physique du climat) avec une composante de modélisation.
• Connaissances : Langages de programmation (Fortran / Mpl / OpenMP / openacc / Python) / Maîtrise du suivi de projet logiciel et de ses outils / Méthodologie de la conduite de projet
• Avoir déjà développé ou contribué de façon significative au développement de logiciels scientifiques.
• Savoir-faire :  Développement informatique en autonomie / Travail en équipe / Pilotage de projet / Communication écrite et orale français+anglais 
• Savoirs-être :   Responsabilité et force de proposition / écoute / adaptabilité / curiosité 

Votre Environnement de Travail

L’emploi sera localisé au LMD sur le campus de Jussieu, Sorbonne-Université (Paris). La personne recrutée sera rattachée à l’équipe EMC3 du Laboratoire de Météorologie Dynamique et travaillera plus spécifiquement au sein de l’équipe transverse qui développe le modèle de circulation générale atmosphérique LMDZ. Ce modèle est une brique de base des modèles de climat de I'IPSL, qui participent aux exercices internationaux d’intercomparaison de modèles (type CMIP) et alimentent les rapports du GIEC. Développé principalement à l’IPSL, il est utilisé par une trentaine d'équipes en France et à l'étranger. ll a été labellisé 'Code Communautaire' par I'INSU en 2020. Ce modèle est développé collectivement par une équipe large de développeurs informatiques, dont des experts HPC, et des physiciens / modélisateurs, à la fois pour ces “grosses” simulations climatiques mais également comme un outil souple, déployable sur des ordinateurs personnels, à la fois pour la recherche en physique de l’atmosphère et du climat et pour l’enseignement.
Le contenu du modèle est en évolution perpétuelle et la question de l’articulation des développements physiques et informatiques est un enjeu de recherche travaillé continuellement dans le collectif. Le portage sur cartes accélératrices (GPU) a conduit récemment à un gros chantier de nettoyage et de restructuration du code. Ce travail est maintenant relativement bien défini, et déjà engagé, mais le passage des calculateurs nationaux vers une architecture GPU se rapproche (2 à 3 ans). Cette échéance coïncide avec le lancement du nouvel et septième exercice CMIP (CMIP7) pour lequel le modèle intégrera en même temps beaucoup de nouvelles paramétrisations physiques, résultats de travaux (de thèses notamment) récents. L’introduction de ces modifications implique de son côté un important travail de calibration d’un certain nombre de paramètres libres pour ajuster au mieux les simulations aux observations passées. Ce travail se fait aujourd’hui avec une méthode d’apprentissage machine appelée “History Matching with Iterative Refocussing” (HMIR) mise en œuvre dans l’outil htexplo.

Postuler

https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UAR636-MARCAS-012/Default.aspx