Gramian Consulting er en konsulentvirksomhed med fokus på fjernarbejde samt kompetencer inden for teknik, data og AI. Virksomheden hjælper organisationer med at udvide deres tekniske kapacitet gennem kompetenceudvidelse, rekruttering, dedikerede teams og håndtering af kontraktansatte, samtidig med at den tilbyder tjenester som LLM-træning og finjustering, AI-agenter og assistenter, MLOps samt AI-infrastruktur. Virksomheden understøtter også den enkeltes karriereudvikling gennem mentorordninger og uddannelsesprogrammer inden for karriereforberedelse, jobsamtaleforberedelse og orientering mod internationale markeder. Arbejdet kombinerer praktisk erfaring med teknik og rekruttering for at hjælpe kunder med at opbygge tekniske teams og anvende AI på forretningsbehov.
Specialist i beregningsbaseret forskning inden for fysik og kemi
Udform terminalbaserede AI-benchmarkopgaver med udgangspunkt i arbejdsgange inden for fysik og kemi for Gramian Consulting. Byg reproducerbare simuleringer, videnskabelige softwaremiljøer og automatiserede valideringssystemer.
Beskrivelse
- Udform realistiske terminalopgaver i flere trin, modelleret efter arbejdsgange inden for fysik og kemi
- Byg selvstændige beregningsmiljøer med fastlåste afhængigheder og videnskabelig software
- Forbered datasæt, molekylestrukturer, simuleringsindstillinger, eksperimentelle målinger og modelkonfigurationer
- Udvikl ekspertbaserede referenceimplementeringer i Python, Bash, C/C++, Julia eller specialiserede videnskabelige værktøjer
- Opret automatiserede kontroller af numerisk præcision, fysisk validitet, konvergens og outputformat
- Udvikl opgaver inden for simulering, numerisk modellering, datafitning, optimering, spektroskopi, molekylær analyse og videnskabelig visualisering
- Fastlæg passende numeriske tolerancer, enheder, randbetingelser og videnskabeligt forventet adfærd
- Bekræft, at arbejdsgange er reproducerbare og kan køres korrekt uden at downloade afhængigheder under kørsel
- Fejlsøg konflikter mellem afhængigheder, problemer med numerisk præcision, ustabile løsere, ydeevneflaskehalse og filformatproblemer
- Dokumentér videnskabelige antagelser, forventede resultater og beregningsmæssige begrænsninger til brug for reviewere
Krav
- Avanceret teknisk uddannelse gennem en ph.d., postdoktoralt arbejde eller tilsvarende erfaring inden for fysik, kemi, materialevidenskab, astronomi, beregningsvidenskab eller et beslægtet område
- Gode færdigheder i Python, C/C++, Julia, Bash eller et andet sprog, der anvendes til videnskabelig databehandling
- Praktisk erfaring med Linux og terminalbaserede miljøer
- Anvendt viden om numeriske metoder, videnskabelig simulering, matematisk modellering eller kvantitativ dataanalyse
- Evne til selvstændigt at opbygge og verificere reproducerbare beregningsarbejdsgange til videnskabelig brug
- Grundigt kendskab til måleenheder, numerisk præcision, fysiske begrænsninger og principper for reproducerbarhed
- Erfaring med at skabe, fejlfinde eller validere videnskabelige modeller og beregningsarbejdsgange