Scientific Computing und IT-Koordination
Eckdaten der angebotenen Stelle
Arbeitgeber | Philipps-Universität Marburg |
Postleitzahl | |
Ort | Marburg |
Bundesland | |
Gepostet am | 12.09.2024 |
Remote Option? | - |
Homeoffice Option? | - |
Teilzeit? | |
Vollzeit? | |
Ausbildungsstelle? | - |
Praktikumsplatz? | - |
Unbefristet? | - |
Befristet? | - |
Stellenbeschreibung
Eintrittstermin: 01.01.2025 / Bewerbungsfrist: 20.10.2024 / Entgeltgruppe: bis E 13 TV-H / Befristung: unbefristet / Umfang: Vollzeit Die 1527 gegründete Philipps-Universität bietet vielfach ausgezeichnete Lehre für rund 22.000 Studierende und stellt sich mit exzellenter Forschung in der Breite der Wissenschaft den wichtigen Themen unserer Zeit.
Am Fachbereich Physik, ist zum 01.01.2025 eine unbefristete Vollzeitstelle für
Scientific Computing und IT-Koordination
zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt je nach Qualifikation und Erfüllung der tariflichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen.
Am Fachbereich Physik, ist zum 01.01.2025 eine unbefristete Vollzeitstelle für
Scientific Computing und IT-Koordination
zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt je nach Qualifikation und Erfüllung der tariflichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen.
- Entwicklung, Implementierung und Administration von numerischen Algorithmen zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Fragestellungen in Physik und Chemie auf massiv parallelen Höchstleistungsrechnern unter Verwendung moderner Technologien wie OpenMP, MPI und Infiniband
- Management großer Software-Projekte, einschließlich der Analyse, Archivierung, Visualisierung und des Schutzes großer Datenmengen
- Dokumentation der entwickelten Algorithmen und Lösungen sowie Präsentation der Ergebnisse
- IT Koordination mit dem Hochschulrechenzentrum für den Fachbereich Physik und das Wissenschaftliche Zentrum mar.quest
- abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) und Promotion in Informatik, Mathematik, Physik, Chemie oder einem verwandten Fachgebiet
- Erfahrung in wissenschaftlichem Rechnen mit Hochleistungsrechnen (HPC) mit unterschiedlichen Rechnerarchitekturen (MPI, Infiniband, CPU/GPU-Hybrid, Cloud computing)
- Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen, Datenmanagement und nachhaltigen Speicherlösungen
- fundierte Kenntnisse in modernen Programmiersprachen, z. B. Python, C/C++, Fortran, Rust, R, Julia, CUDA (SYCL, OpenCL, HIP) sowie Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz/Machine Learning
- ausgeprägte analytische Fähigkeiten zur methodischen Lösung komplexer Probleme
- gute Kommunikationsfähigkeiten, Erfahrung in der Zusammenarbeit in internationalen Teams, Publikationen in wissenschaftlichen Zeitschriften, verhandlungssicheres Englisch in Wort und Schrift
- ein interessantes wissenschaftliches Umfeld (z. B. Computational Astrophysics, Sustainable Materials)
- vielseitige, eigenverantwortliche Tätigkeit
- betriebliche Altersvorsorge
- Landesticket zur kostenlosen Nutzung des ÖPNV in Hessen
- Möglichkeiten für Mobiles Arbeiten