Gramian Consulting er et konsulentselskap med fokus på fjernarbeid og kompetanse innen teknologi, data og kunstig intelligens. Selskapet hjelper organisasjoner med å utvide sin tekniske kapasitet gjennom kompetanseforsterkning, rekruttering, dedikerte team og håndtering av kontraktører, samtidig som det tilbyr tjenester som LLM-trening og finjustering, AI-agenter og assistenter, MLOps og AI-infrastruktur. Selskapet støtter også individuell karriereutvikling gjennom mentorordninger og opplæringsprogrammer innen karriereforberedelse, intervjuforberedelse og orientering mot internasjonale markeder. Arbeidet kombinerer praktisk erfaring med teknikk og rekruttering for å hjelpe kunder med å bygge tekniske team og ta i bruk AI for å møte forretningsbehov.
Spesialist innen beregningsbasert forskning i fysiske vitenskaper – fjernarbeid fra Tyrkia
Utvikle terminalbaserte vitenskapelige oppgaver og reproduserbare beregningsarbeidsflyter for Gramian Consultings AI-benchmarkprosjekt. Bygg simuleringer, referanseløsninger og automatisert validering for anvendelser innen fysiske vitenskaper.
Beskrivelse
- Lag terminalbaserte oppgaver i flere trinn, modellert etter praktiske arbeidsflyter innen fysiske vitenskaper.
- Bygg selvstendige miljøer med låste avhengigheter og vitenskapelig programvare.
- Forbered datasett, molekylstrukturer, simuleringsinnstillinger, eksperimentelle resultater og modellkonfigurasjoner.
- Utvikle referanseimplementeringer med Python, Bash, C/C++, Julia eller spesialiserte vitenskapelige verktøy.
- Skriv automatiserte kontroller for numerisk nøyaktighet, fysisk gyldighet, konvergens og utdataformat.
- Utform oppgaver som dekker simulering, numerisk modellering, datatilpasning, optimalisering, spektroskopi, molekylanalyse og vitenskapelig visualisering.
- Fastsett passende numeriske toleranser, enheter, randbetingelser og forventede vitenskapelige resultater.
- Bekreft at arbeidsflytene er reproduserbare og kjører som de skal uten å laste ned ressurser under kjøring.
- Feilsøk avhengigheter, numerisk presisjon, løserstabilitet, ytelse og problemer med filformater.
- Dokumenter vitenskapelige antakelser, forventede resultater og beregningsmessige begrensninger for fagfeller.
Krav
- Doktorgrad, postdoktorutdanning eller tilsvarende avansert teknisk erfaring innen fysikk, kjemi, materialvitenskap, astronomi, beregningsvitenskap eller et beslektet fagområde.
- Gode ferdigheter i Python, C/C++, Julia, Bash eller et annet språk som brukes til vitenskapelig programmering.
- Praktisk erfaring med Linux og terminalbaserte utviklingsmiljøer.
- Erfaring med numeriske metoder, vitenskapelig modellering, simuleringer eller kvantitativ dataanalyse.
- Evne til selvstendig å bygge og verifisere reproduserbare arbeidsflyter innen beregningsvitenskap.
- Solid kunnskap om måleenheter, numerisk presisjon, fysiske begrensninger og vitenskapelig reproduserbarhet.
- Erfaring med å utvikle, feilsøke eller validere beregningsmodeller eller arbeidsflyter i en vitenskapelig sammenheng.