Deutschland
Chainguard
Constructor Labs
Senior Scientific Software Engineer — Simulation und Machine Learning
Deutschland
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Python
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Standort: Remote innerhalb Europas, mit regelmäßiger Präsenz in Bremen
Direkte Untergebene: Keine; Betreuung von Studierenden und Praktikanten
Arbeitsmodell: Remote / Hybrid. Regelmäßige Anwesenheit vor Ort in Bremen.
Mission
Aufbau der Simulations- und Modelllern-Engine im Zentrum der Quantensoftware von Constructor. Die Arbeit ist numerisch anspruchsvoll: differenzierbare Simulation physikalischer Systeme, Inferenz von Modellparametern aus experimentellen Daten und Optimierung im großen Maßstab. Die Rolle liegt zwischen Physik und Ingenieurwesen und erfordert echte Tiefe in beiden Bereichen.
Was diese Rolle ist (und nicht ist)
Diese Rolle IST
- Eine ingenieurtechnische Rolle auf Forschungsniveau mit einem Produkt am Ende.
- Zentral für das Kern-Asset der Gruppe.
- Eine Rolle mit der Möglichkeit, in Lehre und Betreuung einzusteigen, wenn Sie möchten.
Diese Rolle ist NICHT
- Eine reine Forschungsstelle ohne Lieferung.
- Eine allgemeine Software-Engineering-Rolle.
- Eine Rolle, in der jemand anderes für die Numerik verantwortlich ist.
Aufgaben
Säule 1 Simulations-Engine
- Entwicklung und Wartung von Hochleistungs-Simulationscode für offene und geschlossene Quantensysteme.
- Verantwortung für die differenzierbare Simulation und die automatische Differenzierungsschicht.
- Treiber für die Leistung. Dieser Code läuft innerhalb von Optimierungsschleifen und die Geschwindigkeit entscheidet, was möglich ist.
- Wartung und Erweiterung des Julia-Kerns und seiner Python-Schnittstelle.
- Erfolgsmetriken und KPIs: Simulationsgenauigkeit im Vergleich zu Messungen, Laufzeitleistung, API-Stabilität.
Säule 2 Modelllernen und Optimierung
- Implementierung von Parameterschätzung und Modelllernen aus experimentellen Daten.
- Arbeit an neuronalen Netzwerkansätzen zur Lösung von PDEs und zur Gleichungsfindung.
- Benchmark gegen etablierte akademische Werkzeuge und Veröffentlichung des Vergleichs.
- Erfolgsmetriken und KPIs: Benchmark-Ergebnisse, Methoden, die von der Forschungsgruppe übernommen werden, Veröffentlichungen.
Säule 3 Forschungskooperation
- Zusammenarbeit mit Fakultätsmitgliedern der Constructor University bei gemeinsamen Forschungs- und Förderanträgen.
- Betreuung von Doktoranden und Praktikanten, die an der Engine arbeiten.
- Beitrag zu Kursmaterialien über numerische Simulation und machine learning für die Physik.
- Verantwortlichkeit: Initiierte und aufrechterhaltene Forschungskooperationen; produktive Studierende.
Anforderungen
Erfahrung
- Promotion oder gleichwertiger Abschluss in Physik, angewandter Mathematik oder computergestützter Wissenschaft.
- Starke wissenschaftliche Computerkenntnisse in Julia, Python, JAX oder vergleichbar.
- Echte numerische Tiefe: ODE-Löser, Optimierung, stochastische Prozesse, automatische Differenzierung.
- Veröffentlichte Arbeiten oder Code, auf den andere angewiesen sind.
Fähigkeiten & Kompetenzen
- Fähigkeit, eine Methode aus einer Veröffentlichung zu übernehmen und sie schnell, getestet und nutzbar zu machen.
- Komfort bei der Verantwortung für Codequalität, nicht nur für Korrektheit.
- Interesse an der Betreuung von Studierenden neben der Ingenieurstätigkeit.
- Klare technische Schreibweise.
Ausbildung & Sprachen
- Promotion in Physik, angewandter Mathematik oder computergestützter Wissenschaft.
- Fließendes Englisch.
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