Informatiker / Wissenschaftliches maschinelles Lernen

Fusionality baut den Mess-, Simulations- und Steuerungsstapel für die Fusionsenergiereaktoren der Zukunft.
Unsere aus dem Schweizer Plasmazentrum der EPFL hervorgegangene und von Top-Investoren unterstützte Technologie ermöglicht einen zuverlässigen Betrieb, Echtzeitüberwachung und Analyse von Hochtemperaturplasmen in Fusionsgeräten. Wir werden von erstklassigen Experten an der Schnittstelle von Fusionsphysik, fortschrittlicher Steuerung und KI (ehemals Google DeepMind, EPFL) gegründet. Wir stellen in Lausanne ein Gründungsingenieurteam zusammen, um unsere Kerntechnologieplattform aufzubauen.
Wir suchen einen Computational Scientist mit Spezialisierung auf Scientific Machine Learning (SciML) zur Verstärkung unseres Teams. Dieser Job ist für Sie, wenn Sie wissen, wie man numerische Löser schreibt, die schnell, korrekt und durchgängig differenzierbar sind, und sehen möchten, wie sie mit echten Plasmadaten und in echten Steuerungssystemen ausgeführt werden.
Für diese Rolle suchen wir einen Doktoranden oder leitenden Informatiker.
Verantwortlichkeiten

• Entwerfen, implementieren und validieren Sie differenzierbare Löser in JAX für plasmaphysikalische Probleme wie Gleichgewicht am freien Rand, Transport und Zustandsschätzung.

• Machen Sie sie robust und schnell genug für den Produktionseinsatz durch fortschrittliche numerische Techniken für die Zeitschrittermittlung von Differentialgleichungen sowie durch die Optimierung der GPU/TPU-Leistung.

• Verwendung automatischer Differenzierung zur Modellkalibrierung anhand experimenteller Daten, Parameterschätzung sowie Reglerdesign und -optimierung in Zusammenarbeit mit unseren Daten- und Steuerungsingenieuren.

• Code-Eigentum: Qualität, Tests, Verifizierung anhand von Referenzlösungen, Verpackung und Dokumentation.

Anforderungen

• Umfangreicher Code, geschrieben in einem differenzierbaren Rahmen. Unser Stack ist in JAX, Julia oder PyTorch. Experten sind herzlich willkommen, wenn sie gerne wechseln möchten.

• Fundierte Kenntnisse in numerischen Methoden für ODEs und PDEs: Diskretisierung, steife und implizite Löser, nichtlineare und spärlich besetzte lineare Löser.

• Nachgewiesene Fähigkeit, an der Grenze von SciML, universellen Differentialgleichungen, neuronalen ODEs und anderen aufkommenden hybriden datengesteuerten/mechanistischen Paradigmen zu agieren.

• Nachweis unabhängiger Arbeit auf höchstem Niveau: eine Doktorarbeit oder Abschlussarbeit, veröffentlichter Code, der von anderen verwendet wird, oder ein Industrieprojekt, dessen Eigentümer Sie waren.

• Erfahrung in den folgenden Bereichen ist von Vorteil, aber nicht unbedingt erforderlich:

• Das JAX-Ökosystem: Diffrax, Equinox, Optax, Lineax.

• Plasma-, Flüssigkeits-, elektromagnetische oder andere multiphysikalische Simulationen.

• Leitung des Entwurfs einer wissenschaftlichen Codebasis, die von anderen verwendet wird.

Was wir bieten

• Spielen Sie eine Schlüsselrolle in einem dynamischen, schnell wachsenden Startup und gestalten Sie die technischen Lösungen und Produkte von Grund auf.

• Entwickeln Sie Spitzentechnologie zur Überwachung und Steuerung von Plasmen in echten Fusionsgeräten und arbeiten Sie Seite an Seite mit führenden Plasma- und Steuerungsexperten.

• Hervorragende Arbeitsbedingungen, gelegen in Lausanne, Schweiz, einer Stadt und einem Land, das für seine hohe Lebensqualität bekannt ist.

• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Eigenkapital sowie Zusatzleistungen, einschließlich Einwanderungshilfe.

Weitere englischsprachige Jobs in der Schweiz finden Sie auf Arbeitnow

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/fusionality/computational-scientist-scientific-machine-learning-lausanne-323897)