Alemanha
Solaris
Constructor Labs
Engenheiro de Software Científico Sênior — Simulação e Machine Learning
Alemanha
Germany
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Localização: Remoto na Europa, com presença regular em Bremen
Subordinados Diretos: Nenhum; supervisão de estudantes e estagiários
Modelo de Trabalho: Remoto / híbrido. Tempo regular no local em Bremen.
Missão
Construir o motor de simulação e aprendizado de modelo no centro do software quântico da Constructor. O trabalho é intensivo em métodos numéricos: simulação diferenciável de sistemas físicos, inferência de parâmetros de modelo a partir de dados experimentais e otimização em escala. A função fica entre a física e a engenharia e exige profundidade genuína em ambas.
O Que Esta Posição É (e Não É)
Esta posição É
- Uma função de engenharia de nível de pesquisa com um produto no final.
- Central para o ativo técnico principal do grupo.
- Uma função com um caminho para o ensino e supervisão, se você desejar.
Esta posição NÃO É
- Uma posição de pesquisa pura sem entrega.
- Uma função geral de engenharia de software.
- Uma função onde outra pessoa é responsável pelos métodos numéricos.
Responsabilidades
Pilar 1 Motor de Simulação
- Construir e manter código de simulação de alto desempenho para sistemas quânticos abertos e fechados.
- Ser o responsável pela simulação diferenciável e pela camada de diferenciação automática.
- Impulsionar o desempenho. Este código é executado dentro de loops de otimização e a velocidade decide o que é possível.
- Manter e estender o núcleo Julia e sua interface Python.
- Métricas de Sucesso e KPIs: precisão da simulação em relação à medição, desempenho em tempo de execução, estabilidade da API.
Pilar 2 Aprendizado de Modelo e Otimização
- Implementar inferência de parâmetros e aprendizado de modelo a partir de dados experimentais.
- Trabalhar em abordagens de redes neurais para resolução de EDPs e descoberta de equações.
- Realizar benchmarking com ferramentas acadêmicas estabelecidas e publicar a comparação.
- Métricas de Sucesso e KPIs: resultados de benchmarking, métodos adotados pelo grupo de pesquisa, publicações.
Pilar 3 Colaboração em Pesquisa
- Trabalhar com o corpo docente da Constructor University em pesquisas conjuntas e pedidos de financiamento.
- Supervisionar estudantes de pós-graduação e estagiários que trabalham no motor.
- Contribuir para material de curso sobre simulação numérica e machine learning para física.
- Responsabilidade: colaborações de pesquisa iniciadas e sustentadas; estudantes produtivos.
Requisitos
Experiência
- Doutorado ou equivalente em física, matemática aplicada ou ciência computacional.
- Forte experiência em computação científica em Julia, Python, JAX ou comparável.
- Profundidade numérica real: solucionadores de EDO, otimização, processos estocásticos, diferenciação automática.
- Trabalhos publicados, ou código que outros utilizam.
Habilidades e Competências
- Capacidade de pegar um método de um artigo e torná-lo rápido, testado e utilizável.
- Confortável em ser responsável pela qualidade do código, não apenas pela correção.
- Interesse em supervisionar estudantes paralelamente à engenharia.
- Escrita técnica clara.
Educação e Idiomas
- Doutorado em física, matemática aplicada ou ciência computacional.
- Inglês fluente.
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