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 på beregningsbasert forskning innen fysikk og kjemi
Utform terminalbaserte AI-benchmarkoppgaver med utgangspunkt i arbeidsflyter innen fysikk og kjemi for Gramian Consulting. Bygg reproduserbare simuleringer, vitenskapelige programvaremiljøer og automatiserte valideringssystemer.
Beskrivelse
- Utform realistiske terminaloppgaver i flere trinn, basert på arbeidsflyter innen fysikk og kjemi
- Bygg selvstendige beregningsmiljøer med fastlåste avhengigheter og vitenskapelig programvare
- Forbered datasett, molekylstrukturer, simuleringsinnstillinger, eksperimentelle målinger og modellkonfigurasjoner
- Utvikle ekspertbaserte referanseimplementeringer i Python, Bash, C/C++, Julia eller spesialiserte vitenskapelige verktøy
- Lag automatiserte kontroller av numerisk presisjon, fysisk gyldighet, konvergens og utdataformat
- Utvikle oppgaver innen simulering, numerisk modellering, datatilpasning, optimalisering, spektroskopi, molekylanalyse og vitenskapelig visualisering
- Fastsett passende numeriske toleranser, enheter, randbetingelser og vitenskapelig forventet atferd
- Bekreft at arbeidsflyter er reproduserbare og kjører som de skal uten å laste ned avhengigheter under kjøring
- Feilsøk avhengighetskonflikter, problemer med numerisk presisjon, ustabile løsnere, ytelsesflaskehalser og filformatproblemer
- Dokumenter vitenskapelige antakelser, forventede resultater og beregningsmessige begrensninger til bruk for kontrollører
Krav
- Avansert teknisk utdanning gjennom en ph.d., postdoktorarbeid eller tilsvarende 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 databehandling
- Praktisk erfaring med Linux og terminalbaserte miljøer
- Anvendt kunnskap om numeriske metoder, vitenskapelig simulering, matematisk modellering eller kvantitativ dataanalyse
- Evne til selvstendig å bygge og verifisere reproduserbare beregningsarbeidsflyter til vitenskapelig bruk
- Grundig forståelse av måleenheter, numerisk presisjon, fysiske begrensninger og prinsipper for reproduserbarhet
- Erfaring med å lage, feilsøke eller validere vitenskapelige modeller og beregningsarbeidsflyter