Gramian Consulting to firma konsultingowa stawiająca na pracę zdalną, specjalizująca się w pozyskiwaniu talentów z obszaru inżynierii, danych i sztucznej inteligencji. Pomaga organizacjom zwiększać możliwości techniczne poprzez wzmacnianie zespołów specjalistami, rekrutację, tworzenie dedykowanych zespołów i zarządzanie kontraktorami, a także świadczy usługi obejmujące trenowanie i dostrajanie dużych modeli językowych, agentów i asystentów AI, MLOps oraz infrastrukturę AI. Firma wspiera również rozwój kariery indywidualnych osób poprzez programy mentoringowe i edukacyjne dotyczące przygotowania do kariery, rozmów rekrutacyjnych oraz orientacji na rynku międzynarodowym. Łączy praktyczne doświadczenie inżynieryjne i rekrutacyjne, pomagając klientom budować zespoły techniczne i wykorzystywać AI do realizacji celów biznesowych.
Specjalista ds. obliczeniowych badań naukowych w dziedzinie nauk przyrodniczych
Projektuj terminalowe zadania do benchmarkingu AI oparte na procesach pracy z zakresu fizyki i chemii dla Gramian Consulting. Twórz powtarzalne symulacje, środowiska oprogramowania naukowego i systemy automatycznej walidacji.
Opis
- Projektuj realistyczne, wieloetapowe zadania terminalowe wzorowane na procesach pracy w naukach przyrodniczych
- Twórz samodzielne środowiska obliczeniowe ze zablokowanymi zależnościami i oprogramowaniem naukowym
- Przygotowuj zbiory danych, struktury molekularne, ustawienia symulacji, pomiary eksperymentalne i konfiguracje modeli
- Opracowuj referencyjne implementacje eksperckie w Pythonie, Bashu, C/C++, Julii lub specjalistycznych narzędziach naukowych
- Twórz automatyczne kontrole precyzji numerycznej, poprawności fizycznej, zbieżności i formatu wyników
- Opracowuj zadania obejmujące symulacje, modelowanie numeryczne, dopasowanie danych, optymalizację, spektroskopię, analizę molekularną i wizualizację naukową
- Ustalaj odpowiednie tolerancje numeryczne, jednostki, warunki brzegowe i oczekiwane naukowo zachowanie
- Potwierdzaj powtarzalność procesów pracy i ich prawidłowe działanie bez pobierania zależności w czasie uruchamiania
- Rozwiązuj konflikty zależności, problemy z precyzją numeryczną, niestabilność solverów, wąskie gardła wydajności i problemy z formatami plików
- Dokumentuj założenia naukowe, oczekiwane wyniki i ograniczenia obliczeniowe na potrzeby osób weryfikujących
Wymagania
- Zaawansowane przygotowanie techniczne zdobyte w ramach doktoratu, stażu podoktorskiego lub równoważnego doświadczenia w dziedzinie fizyki, chemii, materiałoznawstwa, astronomii, nauk obliczeniowych lub pokrewnej dyscypliny
- Biegłość w Pythonie, C/C++, Julii, Bashu lub innym języku używanym w obliczeniach naukowych
- Praktyczne doświadczenie w pracy z systemem Linux i środowiskami terminalowymi
- Praktyczna znajomość metod numerycznych, symulacji naukowych, modelowania matematycznego lub ilościowej analizy danych
- Umiejętność samodzielnego budowania i weryfikowania powtarzalnych procesów obliczeniowych do zastosowań naukowych
- Bardzo dobra znajomość jednostek miary, precyzji numerycznej, ograniczeń fizycznych i zasad powtarzalności
- Doświadczenie w tworzeniu, rozwiązywaniu problemów lub walidowaniu modeli naukowych i procesów obliczeniowych