Gramian Consulting — консалтинговая компания с приоритетом удалённого формата работы, специализирующаяся на инженерных кадрах, данных и искусственном интеллекте. Она помогает организациям расширять технические возможности с помощью усиления команд специалистами, подбора персонала, выделенных команд и управления подрядчиками, а также предоставляет услуги по обучению и дообучению больших языковых моделей, разработке ИИ-агентов и ассистентов, MLOps и созданию ИИ-инфраструктуры. Компания также поддерживает профессиональное развитие отдельных специалистов через программы наставничества и обучения, посвящённые подготовке к карьере, собеседованиям и ориентации на международном рынке. В своей работе она сочетает практический опыт в инженерии и подборе персонала, помогая клиентам создавать технические команды и применять ИИ для решения бизнес-задач.
Специалист по вычислительным исследованиям в области естественных наук
Разрабатывайте терминальные задачи для бенчмаркинга ИИ на основе рабочих процессов в физике и химии для Gramian Consulting. Создавайте воспроизводимые симуляции, среды научного программного обеспечения и системы автоматической проверки.
Описание
- Разрабатывайте реалистичные многоэтапные терминальные задачи на основе рабочих процессов в области естественных наук
- Создавайте автономные вычислительные среды с зафиксированными зависимостями и научным программным обеспечением
- Подготавливайте наборы данных, молекулярные структуры, параметры симуляций, экспериментальные измерения и конфигурации моделей
- Разрабатывайте эталонные реализации экспертного уровня на Python, Bash, C/C++, Julia или специализированных научных инструментах
- Создавайте автоматические проверки численной точности, физической корректности, сходимости и формата вывода
- Разрабатывайте задачи по симуляции, численному моделированию, подгонке данных, оптимизации, спектроскопии, молекулярному анализу и научной визуализации
- Задавайте подходящие численные допуски, единицы измерения, граничные условия и научно ожидаемое поведение
- Подтверждайте воспроизводимость рабочих процессов и их успешное выполнение без загрузки зависимостей во время запуска
- Устраняйте конфликты зависимостей, проблемы численной точности, нестабильность решателей, узкие места производительности и проблемы форматов файлов
- Фиксируйте научные допущения, ожидаемые результаты и вычислительные ограничения для проверяющих
Требования
- Продвинутая техническая подготовка, полученная в рамках Ph.D., постдокторской работы или эквивалентного опыта в физике, химии, материаловедении, астрономии, вычислительных науках или смежной дисциплине
- Владение Python, C/C++, Julia, Bash или другим языком, используемым в научных вычислениях
- Практический опыт работы в Linux и средах, ориентированных на терминал
- Практические знания численных методов, научного моделирования, математического моделирования или количественного анализа данных
- Способность самостоятельно создавать и проверять воспроизводимые вычислительные рабочие процессы для научных задач
- Глубокое понимание единиц измерения, численной точности, физических ограничений и принципов воспроизводимости
- Опыт создания, устранения неполадок или валидации научных моделей и вычислительных рабочих процессов