Gramian Consulting je svetovalno podjetje, ki daje prednost delu na daljavo ter se osredotoča na inženirske, podatkovne in AI talente. Organizacijam pomaga širiti tehnične zmogljivosti z dopolnjevanjem ekip s talenti, zaposlovanjem, namenskimi ekipami in upravljanjem pogodbenikov. Ponuja tudi storitve, kot so usposabljanje in fino prilagajanje velikih jezikovnih modelov, AI-agentov in pomočnikov, MLOps ter infrastruktura AI. Posameznikom pomaga pri razvoju kariere z mentorskimi in izobraževalnimi programi, ki zajemajo pripravljenost na kariero, pripravo na razgovore in orientacijo na mednarodnem trgu. Njeno delo združuje praktične izkušnje iz inženirstva in zaposlovanja, da lahko strankam pomaga graditi tehnične ekipe in uporabljati AI za poslovne potrebe.
Specialist za računalniške raziskave na področju fizikalnih znanosti – delo na daljavo iz Turčije
Razvijati znanstvene naloge v terminalu in ponovljive računske delovne tokove za projekt primerjalnega vrednotenja umetne inteligence družbe Gramian Consulting. Ustvarjati simulacije, referenčne rešitve in avtomatizirano preverjanje za uporabo v fizikalnih znanostih.
Opis
- Ustvarjati večstopenjske naloge v terminalu, oblikovane po praktičnih delovnih tokovih v fizikalnih znanostih.
- Izdelovati samostojna okolja z zaklenjenimi odvisnostmi in znanstveno programsko opremo.
- Pripravljati nabore podatkov, molekularne strukture, nastavitve simulacij, eksperimentalne rezultate in konfiguracije modelov.
- Razvijati referenčne implementacije v Pythonu, Bashu, C/C++, Juliji ali specializiranih znanstvenih orodjih.
- Pisati avtomatizirana preverjanja numerične natančnosti, fizikalne veljavnosti, konvergence in oblikovanja izhoda.
- Načrtovati naloge, ki zajemajo simulacije, numerično modeliranje, prilagajanje podatkov, optimizacijo, spektroskopijo, molekularno analizo in znanstveno vizualizacijo.
- Nastavljati ustrezne numerične tolerance, merske enote, robne pogoje in pričakovane znanstvene izide.
- Potrditi, da so delovni tokovi ponovljivi in se uspešno izvajajo brez prenosa virov med izvajanjem.
- Odpravljati težave z odvisnostmi, numerično natančnostjo, stabilnostjo reševalnikov, zmogljivostjo in datotečnimi formati.
- Zapisovati znanstvene predpostavke, pričakovane rezultate in računske omejitve za pregledovalce.
Zahteve
- Doktorat, podoktorsko usposabljanje ali enakovredne napredne tehnične izkušnje s področja fizike, kemije, znanosti o materialih, astronomije, računalniških znanosti ali sorodne discipline.
- Znanje Pythona, C/C++, Julije, Basha ali drugega jezika, ki se uporablja za znanstveno programiranje.
- Praktične izkušnje z Linuxom in razvojnimi okolji, ki temeljijo na terminalu.
- Izkušnje z uporabo numeričnih metod, znanstvenega modeliranja, simulacij ali kvantitativne analize podatkov.
- Sposobnost samostojne izdelave in preverjanja ponovljivih računskih znanstvenih delovnih tokov.
- Dobro poznavanje merskih enot, numerične natančnosti, fizikalnih omejitev in znanstvene ponovljivosti.
- Izkušnje z razvojem, odpravljanjem napak ali preverjanjem računskih modelov oziroma delovnih tokov v znanstvenem kontekstu.