Backend Python Engineer (OSI-SIS-TS-2026-128-GRAP)

Sie werden der Tools and Services Sektion innerhalb des Scientific Information Service beitreten, dem Team, das für die Plattformen verantwortlich ist, welche die wissenschaftliche Entdeckung und den Open Access in der High Energy Physics Community vorantreiben. Unsere Systeme umfassen INSPIRE, das globale Literaturzentrum für Teilchenphysik; SCOAP3, welches Open Access Publishing finanziert und verfolgt; CERN Analysis Preservation, welches die Analysen hinter den physikalischen Ergebnissen sichert; und ein Tool, das den Zugang zum institutionellen Gedächtnis des CERN erleichtert. Als Backend Python Engineer werden Sie die Dienste entwerfen, bauen und betreiben, die Millionen von wissenschaftlichen Datensätzen aufnehmen, kuratieren, durchsuchen und einem weltweiten Publikum zugänglich machen. Sie werden an High-Throughput-Datenpipelines, REST APIs, Suchinfrastrukturen und der Integration von KI-gestützter Abfrage in Produktionssysteme arbeiten. Ihr Code wird Open Source sein und täglich von Forschenden in hunderten von Instituten genutzt. Als Teil des Tools and Services Teams werden Sie die Modernisierung und Evolution der Content-Plattform des Scientific Information Service vorantreiben. Sie werden die Backend-Dienste hinter INSPIRE, SCOAP3 und CERN Analysis Preservation weiterentwickeln, Model Context Protocol Dienste ausbauen, die den wissenschaftlichen Content des Teams für KI-Clients öffnen, und die Harmonisierung des INSPIRE-Backends mit dem neueren Backoffice-Stack evaluieren. Dies ist ein definiertes Projekt zur Stärkung der Discovery, Interoperabilität und des KI-gestützten Zugriffs der Plattform. Ihre Verantwortlichkeiten Die Kernverantwortung dieser Position ist es, die Modernisierung des INSPIRE-Backends voranzutreiben, die Model Context Protocol Dienste des Teams auszubauen und die Digitalisierungs- und Archivierungsdienste an den Technologie-Stack des Teams anzupassen, indem eine groß angelegte Migration zum Access to Memory (AtoM) Service durchgeführt wird. INSPIRE Backend und Harmonisierung: Überprüfung der verbleibenden benutzerdefinierten Ernten (Harvests), etwa 1000, und Migration derjenigen, die beibehalten werden sollen, zu Apache Airflow, während der Rest eingestellt oder neu entworfen wird. Zusammenarbeit mit Kuratoren, um zu entscheiden, was beibehalten wird, und Automatisierung der Pipeline, sofern die Evaluierung zeigt, dass sie einen Mehrwert bietet, wobei für Entscheidungen, die Expertenwissen erfordern, ein Mensch in den Prozess eingebunden bleibt (human in the loop). Weiterentwicklung der Apache Airflow Ingestion- und Curation-Pipelines, die wissenschaftliche Metadaten und Volltexte in großem Maßstab verarbeiten, um die Datenqualität, Deduplizierung, Anreicherung und Quellabdeckung zu verbessern. KI-Zugriff und Interoperabilität: Ausbau der Model Context Protocol Dienste des Teams über INSPIRE, die Bibliothek und andere Team-Dienste hinweg, mit dem Ziel, sie von einem Pilotprojekt zu einer konsistenten, dokumentierten und wartbaren Schnittstelle zu entwickeln, die kuratierten wissenschaftlichen Content für externe KI-Clients öffnet. Entwicklung und Optimierung der Such- und Discovery-Funktionalität auf OpenSearch, die diese Funktionen unterstützt, einschließlich Relevanzabstimmung und Indexierungsstrategien. Digitalisierungs- und Archivierungsdienste: Anpassung der Digitalisierungs- und Archivierungsdienste an den Technologie-Stack des Teams durch Modernisierung auf gemeinsame Frameworks und Deployment-Tools. Durchführung und Überwachung der Migration von 35 000 neuen Archivobjekten zum Access to Memory (AtoM) Service über das Jahr 2027 hinweg, wobei konsistente Metadaten und Datenqualität throughout beibehalten werden. Entwicklung und Automatisierung der Verbindung zwischen den vernetzten Diensten, um einen zuverlässigen Content-Fluss über die Digitalisierungs- und Archivierungssysteme zu ermöglichen. Vorbereitung der Ingestion-Pipelines für neue Datei-Aufnahmen und Harmonisierung mit den anderen Anwendungen des Teams. Engineering-Grundlagen: Entwurf, Dokumentation und Bereitstellung von REST APIs, die von internen Anwendungen, Partnerinstituten und Drittanbieter-Tools genutzt werden. Anwendung von automatisierten Tests, Code-Reviews, Monitoring sowie CI und CD, und Unterstützung der Produktion durch containerisierte Deployments und Performance-Tuning. Rückführung der Ergebnisse des Teams an die Open-Source-Community zur Förderung von Open Science. Ihr Profil Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Backend-Diensten in Python in einer Produktionsumgebung. Fundierte Erfolgsbilanz mit Web-Frameworks wie Django, Flask oder FastAPI sowie mit relationalen und dokumentenbasierten Datenbanken. Hands-on-Erfahrung im Entwurf von REST APIs. Praktische Erfahrung mit Suchmaschinen wie OpenSearch, einschließlich Indexierung und Relevanzabstimmung. Vertrautheit mit containerisierten Deployments, Versionsverwaltung mit Git sowie CI und CD Workflows. Erfahrung in der Mitarbeit an Open-Source-Projekten und die Arbeit in einem kollaborativen Engineering-Team werden hoch geschätzt. Kenntnisse Starke Kompetenz in Python und modernen Backend-Entwicklungspraktiken, einschließlich Frameworks wie Django, Flask und FastAPI. Fundiertes Verständnis von REST API Design, asynchroner Programmierung und Softwaretests. Erfahrung mit SQL-Datenspeichern wie PostgreSQL und mit Suchtechnologien wie OpenSearch. Fundierte Kenntnisse von Docker, Kubernetes und CI und CD Pipelines. Verständnis von Metadatenstandards und groß angelegter Datenverarbeitung. Fähigkeit, sauberen, gut dokumentierten und wartbaren Code zu schreiben. Starke Problemlösungsfähigkeiten und Liebe zum Detail. Fähigkeit zur Arbeit in einem multikulturellen Team und eine kollaborative, eigenverantwortliche Denkweise. Gesprochenes und geschriebenes Englisch, mit der Bereitschaft, Französisch zu lernen. Zulassungskriterien: Sie sind Staatsangehöriger eines CERN-Mitglieds- oder Assoziationsmitgliedstaates. Sie hab