Академический ассистент — информатика, математика (м/ж/д)

• Технологический институт
• Карлсруэ (KIT) -
• Университет
• Ассоциации
• Гельмгольца В диалоге с обществом KIT разрабатывает решения для основных проблем - от изменения климата, энергетического перехода и устойчивого использования природных ресурсов до искусственного интеллекта, технологического суверенитета и демографических изменений. Как
• Университет в
• Ассоциации
• Гельмгольца, KIT сочетает в себе научное превосходство от получения знаний до ориентации приложений под одной крышей - и, таким образом, находится в уникальном положении для продвижения этой трансформации. KIT предлагает своим более чем 10 000 сотрудников и 22 800 студентов выдающиеся возможности для формирования устойчивого и устойчивого будущего. KIT -
• Наука для воздействия. Лаборатория применения синхротронного излучения (LAS) в течение 3 лет
• Старший консультант (м/д) -
• Компьютерные науки, математика
• Разработка системы для 3D-реконструкции и анализа данных
• Новый проект MorphoSphere развивает передовую архитектуру управления данными для распределенного, интеллектуального и интерактивного хранения и анализа больших 3D-томографических наборов данных. Он объединяет крупномасштабные исследовательские системы визуализации (PETRA III в DESY, KIT Light Source), высокопроизводительные вычисления и инфраструктуру данных в DESY, KIT и
• Гейдельбергском университете, а также различные научные сообщества. Цель состоит в том, чтобы оптимизировать передачу, обработку и визуализацию данных и тем самым ускорить научные открытия в различных областях исследований. Экспоненциальный рост данных визуализации в крупных исследовательских центрах, таких как синхротроны, создает значительные проблемы с точки зрения обработки, анализа и пригодности данных. Традиционные методы часто неспособны эффективно обрабатывать наборы данных в области
• Петабета, что ограничивает извлечение значимых идей из сложных 3D-экспериментов. Морфо Sphere решает эту задачу путем объединения распределенных вычислений, федерирования данных и искусственного интеллекта для обеспечения интерактивных, масштабируемых и интеллектуальных рабочих процессов анализа. Этот подход отражает общее изменение в отношении исследовательских инфраструктур, основанных на данных, которые сочетают высокопроизводительные вычисления с машинным обучением и способствуют междисциплинарному сотрудничеству и практике открытых данных.

• Вы разрабатываете модульную, гибкую и расширяемую систему для крупномасштабной обработки 3D-изображений (приблизительно 30 ГБ входных данных на набор данных, тысячи наборов данных в неделю). Система создает конвейеры обработки изображений в структуре на основе графов и обеспечивает эффективное использование всех доступных ресурсов (GPU в серверах с несколькими графическими процессорами, а также нескольких таких серверов). Как классические алгоритмы обработки изображений, так и методы машинного обучения должны быть интегрированы в эти графы в качестве узлов. Система используется из различных языков программирования (C, Python). Вы также сотрудничаете в реализации узлов, в частности в алгоритмах для 3D-реконструкции изображений, включая типичные этапы до и после обработки. Кроме того, вы оптимизируете систему для различных аппаратных платформ. Их работа позволяет ученым быстро проектировать, адаптировать и выполнять сложные конвейеры обработки изображений и, таким образом, сделать расширенный анализ изображений более доступным и эффективным. Ваши задачи подробно:
• Разработка и разработка системы на основе плагинов для конвейеров обработки изображений с интенсивной обработкой данных с кросс-технологической поддержкой (CPU, GPU, многоузловые системы) с акцентом на пути передачи данных с нулевой копией, эффективное использование быстрых соединений и оптимальную масштабируемость для нескольких GPU и GPU узлов
• Интеграция и реализация алгоритмов обработки изображений, в частности в области 3D-изображения
• Оптимизация производительности вычислительных инфраструктур учреждений-партнеров
• Внедрение высокоуровневого создания конвейеров обработки данных на Python, а также инструмента визуального программирования и интеграции в интерактивную онлайн-платформу

У вас есть докторская степень в области компьютерных наук, математики или смежных предметов или, альтернативно, университетская степень (магистр /

• Диплом (Uni)) в одной из вышеупомянутых областей с не менее двух лет профессионального опыта. Кроме того, вы принесете с собой опыт проектирования и внедрения технологических систем (CPU, GPU, Cluster); опыт параллельного программирования (CUDA/OpenCL); очень хорошие знания программирования, особенно на C и Python; безопасная обработка Linux;
• Знание обработки изображений, машинного обучения или сетевых технологий выгодно.

• Он является частью единственного немецкого университета передового опыта с крупномасштабными национальными исследованиями и работой над текущими исследованиями и преподаванием для нашего будущего в превосходных условиях работы в международной среде. Начните профессионально с целенаправленного обучения, а также с широких предложений по дальнейшему обучению. Польза от гибких моделей рабочего времени (Gleitzeit, Homeoffice), различных видов спорта и досуга, а также услуг по уходу за детьми и отдыха. Мы также предлагаем грант на BW Job Ticket на сумму 25 евро в месяц и универсальное предложение в различных менструациях. Мы стремимся обеспечить максимально единообразную занятость сотрудников (w/m/d) и поэтому будем особенно удовлетворены заявками женщин. В случае одинаковой пригодности признаются люди с трудностями. .