Vereinigte Staaten
Roku
University of Chicago
Computational Scientist – AI/ML Engineer für Klimawissenschaften
RemoteVereinigte Staaten
Austin, Texas, United States
PythonDockerC++
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Abteilung Provost Research Computing Center
Über die Abteilung
Das University of Chicago Research Computing Center (RCC), eine Einheit innerhalb des Office of Research, stellt fortschrittliche Forschungsrechenressourcen und Fachwissen bereit, um computergestützte und datenintensive Forschung an der Universität zu unterstützen. Das RCC ermöglicht Forschung durch zentral verwaltete High-Performance Computing (HPC)-Infrastruktur, Speicher-, Visualisierungs- und KI-Ressourcen sowie durch wissenschaftliche Beratung, Benutzersupport, Bildung und Schulungen. Das RCC unterstützt Forscher zudem bei der Nutzung lokaler, nationaler und cloudbasierter Rechenressourcen.
Das Office of Research beaufsichtigt die Verwaltung geförderter Forschung, die Forschungsentwicklung und das Vertragsmanagement an der gesamten Universität.
Stellenübersicht
Die Stelle umfasst die Softwareentwicklung zur Unterstützung der Datenerfassung, -aufnahme und -integration für Forschungsprojekte. Sie unterstützt bei der Entwicklung von Benutzeroberflächen und skalierbaren back-end-Diensten, um den wissenschaftlichen Output von forschungsübergreifenden Projekten zu automatisieren und zu beschleunigen.
Das Research Computing Center (RCC) sucht einen erfahrenen Computational Scientist – AI/ML Engineer zur Unterstützung von Fakultätsmitgliedern, Postdoktoranden und Doktoranden, die computergestützte und KI-getriebene Forschung betreiben. Diese Position leistet einen Beitrag zu einer bedeutenden neuen KI- und Klimacomputing-Initiative in Zusammenarbeit mit NVIDIA, dem University of Chicago Data Science Institute (DSI), dem Argonne National Laboratory, dem University of Chicago Development Innovation Lab (DIL), AI for Climate (AICE) und Human-Centered Weather Forecasts (HCWF), um die nächste Generation der Klima- und Erdsystem-KI-Forschung sowie die Infrastrukturentwicklung zu unterstützen.
Der erfolgreiche Kandidat arbeitet eng mit Forschern zusammen, um wissenschaftliche Herausforderungen zu verstehen, KI/ML-Workflows sowie neuronale Netze zu entwickeln und zu optimieren und skalierbare Lösungen auf modernen HPC- und GPU-beschleunigten Systemen bereitzustellen. Diese Rolle umfasst die Unterstützung von Anwendungen in der Klima- und Geophysikforschung, die Ermöglichung groß angelegter KI-Trainings- und Inferenz-Workflows sowie den Beitrag zum Fortschritt KI-gestützter wissenschaftlicher Entdeckungen.
Der ideale Kandidat verfügt über Erfahrung an der Schnittstelle von KI/ML, Klimawissenschaften und groß angelegten wissenschaftlichen Rechenumgebungen.
Als Teil des Computational Scientist-Teams des RCC trägt der Kandidat zudem zu Benutzerengagement, Schulungen, Dokumentation und Unterstützung bei Förderanträgen bei, die die computergestützte Forschung an der University of Chicago voranbringen.
Dies ist eine hybride Position, die mindestens drei Tage Präsenz vor Ort pro Woche erfordert.
Aufgaben
- Unterstützung von computergestützten Anwendungen, Software und Workflows in den Bereichen Klima-, Atmosphären-, Geophysik- und Erdsystemwissenschaften.
- Zusammenarbeit mit Forschern, um wissenschaftliche Herausforderungen in skalierbare KI/ML- und computergestützte Lösungen zu übersetzen.
- Bereitstellung, Optimierung und Unterstützung von KI/ML-Pipelines auf HPC- und GPU-beschleunigten Systemen.
- Optimierung groß angelegter Trainings- und Inferenz-Workflows unter Verwendung von verteilten Computing-Frameworks und Performance-Analysetools wie NVIDIA Nsight.
- Unterstützung von Forschern beim Kompilieren, Debuggen, Profiling, Tuning und Portieren wissenschaftlicher Anwendungen.
- Optimierung der Systemauslastung, einschließlich CPU/GPU, Speicher, Storage und I/O-Performance.
- Wartung und Unterstützung wissenschaftlicher Softwareumgebungen, Community-Codes und Forschungsdatensätze, die für die Klima- und Erdsystemwissenschaft relevant sind.
- Beratung von Fakultäten und Forschungsgruppen, um sie bei der effektiven Nutzung des RCC, nationaler Rechenzentren und Cloud-Ressourcen zu unterstützen.
- Einbringen technischer Expertise in Förderanträge und kollaborative Forschungsinitiativen.
- Auf dem Laufenden bleiben über neue KI-Methoden, Fortschritte in der Klimamodellierung und GPU-Computing-Technologien, die für die Erdsystemwissenschaft relevant sind.
- Entwicklung und Präsentation von technischen Schulungsmaterialien und webbasierter Dokumentation. Sicherstellung zeitnaher Systemunterstützung und Updates. Unterstützung bei der Durchführung von Informationssicherheitsbewertungen und Risikoanalysen der Rechenumgebung.
- Bewertung vergangener und aktueller Technologien zur Unterstützung bei der Entwicklung neuer Tools. Sicherstellung, dass alle neuen Tools Qualitätskontrollprüfungen durchlaufen haben.
- Durchführung weiterer damit verbundener Aufgaben bei Bedarf.
Mindestanforderungen
Bildung
Die Mindestanforderungen umfassen einen Hochschulabschluss in einem verwandten Fachbereich.
Berufserfahrung
Die Mindestanforderungen umfassen Kenntnisse und Fähigkeiten, die durch 2-5 Jahre Berufserfahrung in einer verwandten Fachdisziplin erworben wurden.
Zertifizierungen
Bewerbungsunterlagen
---
- Lebenslauf oder CV (erforderlich)
- Anschreiben (bevorzugt)
Die University of Chicago nutzt KI-gestützte Tools, um einige Rekrutierungsprozesse zu optimieren und zu ergänzen; KI wird jedoch nicht für Einstellungsentscheidungen verwendet.
Bei der Bewerbung MÜSSEN die Dokumente über die Seite „My Experience“ im Abschnitt „Application Documents“ hochgeladen werden.
Stellenfamilie Forschung
Rollenwirkung Individual Contributor
Wöchentliche Arbeitszeit 37.5
Drogentest erforderlich Nein
Gesundheitsprüfung erforderlich Nein
Überprüfung des Führungszeugnisses erforderlich Nein
Gehaltsart Gehalt
FLSA-Status Exempt
Gehaltsspanne $85,000.00 - $105,000.00
Die angegebene Gehaltsrate oder -spanne stellt die Einschätzung der Universität nach bestem Wissen über das mögliche Vergütungsangebot für diese Rolle zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dar.
Veröffentlichungshinweis
Die University of Chicago ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler oder ethnischer Herkunft, gemeinsamer Abstammung, Alter, Status als Person mit Behinderung, militärischem oder Veteranenstatus, genetischen Informationen oder anderen gesetzlich geschützten Klassen diskriminiert. Weitere Informationen finden Sie in der Erklärung der Universität zur Nichtdiskriminierung. uchicago.edu/about/non_discrimination_statement/
Stellensuchende, die eine angemessene Anpassung benötigen, um den Bewerbungsprozess abzuschließen, sollten 773-702-5800 anrufen oder eine Anfrage über das Applicant Inquiry Form einreichen. uchicago.service-now.com/services?id=services_sc_cat_item_request&sys_id=8ff79243dbe91c1029f52ad94b961946
Alle Stellenangebote stehen unter dem Vorbehalt einer Hintergrundüberprüfung, die eine Überprüfung der Vorstrafengeschichte beinhaltet. Eine Vorstrafe schließt eine Anstellung an der Universität nicht automatisch aus. Vielmehr prüft die Universität Informationen über Vorstrafen von Fall zu Fall und bewertet die Art des Vergehens, die damit verbundenen Umstände, die zeitliche Nähe der Verurteilung und ihre Relevanz für die Position.
Der jährliche Sicherheits- und Brandschutzbericht (Bericht) der University of Chicago enthält Informationen über Universitätsbüros und Programme, die Sicherheitsunterstützung, Kriminalitäts- und Brandstatistiken, Notfallpläne und Kommunikationspläne sowie andere Richtlinien und Informationen bereitstellen. Der Bericht kann online abgerufen werden unter: securityreport.uchicago.edu securityreport.uchicago.edu/. Papierkopien des Berichts sind auf Anfrage bei der Polizei der University of Chicago, 850 E. 61st Street, Chicago, IL 60637, erhältlich.
Bevorzugte Qualifikationen
Bildung
- Promotion in Informatik, Angewandter Mathematik, Atmosphärenwissenschaften, Physik, Erdsystemwissenschaften oder einem verwandten Bereich mit einem starken Fokus auf KI/ML oder Computational Science.
Erfahrung
- Mindestens zwei Jahre relevante Forschungs- oder Berufserfahrung in KI/ML, wissenschaftlichem Rechnen, Klimawissenschaften, Atmosphärenwissenschaften oder verwandten computergestützten Forschungsumgebungen.
Technische Fähigkeiten und Kenntnisse
- Fundierte Programmierkenntnisse in Python und/oder C++.
- Erfahrung mit KI/ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow.
- Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Optimierung von neuronalen Netzen und deep learning-Architekturen.
- Erfahrung mit Linux/UNIX-Umgebungen und HPC-Systemen.
- Vertrautheit mit Job-Schedulern wie SLURM.
- Erfahrung in der Bereitstellung und Optimierung von Workloads auf GPU-beschleunigten Systemen.
- Vertrautheit mit Daten-Workflows und computergestützten Herausforderungen in den Bereichen Klima, Wetter, Atmosphäre oder Erdsysteme.
- Verständnis von verteiltem Training, Modellskalierung und Performance-Optimierung für KI/ML-Anwendungen.
- Vertrautheit mit wissenschaftlichen Computing-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, pandas, xarray und scikit-learn.
- Erfahrung in der Arbeit mit groß angelegten wissenschaftlichen Datensätzen und Formaten wie NetCDF und HDF5.
- Erfahrung in der Anwendung von KI/ML-Methoden auf Probleme der Klima-, Atmosphären- oder Erdsystemwissenschaft.
- Erfahrung mit Klima- und Community-Modellierungs-Frameworks wie WRF oder CESM.
- Erfahrung mit Container-Technologien und Entwicklungstools wie Git und Docker.
- Erfahrung bei der Installation, Optimierung und Profilierung wissenschaftlicher Software auf HPC-Systemen.
- Vertrautheit mit Performance-Analyse und Compiler-Optimierungstechniken.
- Erfahrung mit verteilten und parallelen Computing-Technologien wie MPI und OpenMP.
- Erfahrung mit groß angelegten neuronalen Netzwerkarchitekturen zur Verarbeitung raumzeitlicher Daten, wie Vision Transformers (ViTs).
- Erfahrung mit generativer Modellierung mit deep learning, wie Flow Matching oder stochastische Interpolanten.
Bevorzugte Kompetenzen
- Verstehen und Übersetzen der wissenschaftlichen Ziele von Forschern in computergestützte Anforderungen.
- Gute Zusammenarbeit mit Fakultätsmitgliedern und Forschern.
- Identifizieren und Aneignen von Fachwissen in geeigneten neuen Technologien und/oder Software-Tools.
- Arbeiten als Teil eines interaktiven Teams bei gleichzeitigem Nachweis von Eigeninitiative zur Erreichung der Projektziele und der Mission des Research Computing Center.
- Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
Anspruch auf Sozialleistungen Ja
Die University of Chicago bietet eine breite Palette an Leistungsprogrammen und Ressourcen für anspruchsberechtigte Mitarbeiter, einschließlich Krankenversicherung, Altersvorsorge und bezahltem Urlaub.
Informationen zu den Leistungsangeboten finden Sie im mybenefits.nfp.com/UChicago/benefits-guide/Benefits Guidebook mybenefits.nfp.com/UChicago/benefits-guide/. mybenefits.nfp.com/UChicago/benefits-guide/
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellenWeiter entdecken
Redwood Materials
CoreWeave
