Gramian Consultingは、エンジニアリング、データ、AI人材に注力するリモートワークを基本としたコンサルティング企業です。人材の補強、採用、専任チームの提供、契約社員の管理を通じて、組織の技術力拡大を支援するとともに、LLMのトレーニングとファインチューニング、AIエージェントとアシスタント、MLOps、AIインフラストラクチャなどのサービスを提供しています。また、キャリア準備、面接対策、国際市場に関する理解を扱うメンタリングや教育プログラムを通じて、個人のキャリア形成も支援しています。実践的なエンジニアリングと採用の経験を組み合わせ、顧客による技術チームの構築と、ビジネス課題へのAI活用を支援しています。
物理科学計算研究スペシャリスト
Gramian Consulting のために、物理・化学のワークフローに基づくターミナル型 AI ベンチマーク課題を設計します。 再現可能なシミュレーション、科学ソフトウェア環境、自動検証システムを構築します。
仕事内容
- 物理科学のワークフローをモデルにした、現実的で複数ステップのターミナル課題を設計する
- 固定した依存関係と科学ソフトウェアを用いて自己完結型の計算環境を構築する
- データセット、分子構造、シミュレーション設定、実験測定値、モデル設定を準備する
- Python、Bash、C/C++、Julia、または専門的な科学ツールで専門家向けの参照実装を開発する
- 数値精度、物理的妥当性、収束性、出力形式を検証する自動チェックを作成する
- シミュレーション、数値モデリング、データフィッティング、最適化、分光学、分子解析、科学的可視化を扱う課題を開発する
- 適切な数値許容差、単位、境界条件、科学的に期待される挙動を設定する
- ワークフローが再現可能であり、実行時に依存関係をダウンロードせず正常に動作することを確認する
- 依存関係の競合、数値精度の問題、ソルバーの不安定性、性能ボトルネック、ファイル形式の問題をトラブルシュートする
- レビュー担当者向けに、科学的仮定、期待される結果、計算上の制約を記録する
応募要件
- 物理学、化学、材料科学、天文学、計算科学、または関連分野で博士号、ポスドク経験、あるいは同等の経験を有すること
- Python、C/C++、Julia、Bash、または科学計算に用いる別の言語に習熟していること
- Linux およびターミナル中心の環境での実務経験があること
- 数値手法、科学シミュレーション、数学的モデリング、または定量データ分析に関する応用知識があること
- 科学用途の再現可能な計算ワークフローを独力で構築・検証できること
- 測定単位、数値精度、物理的制約、再現性の原則を十分に理解していること
- 科学モデルや計算ワークフローの作成、トラブルシューティング、検証の経験があること
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