HPC Applications Engineer

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AstraZeneca es una empresa biofarmacéutica global impulsada por la innovación, dedicada al descubrimiento, desarrollo y comercialización de medicamentos de prescripción que apuntan a algunas de las enfermedades más graves del mundo. No es solo una empresa farmacéutica líder; AstraZeneca cuenta con una cultura laboral única que fomenta la innovación y la colaboración. Aquí, los empleados están empoderados para compartir perspectivas diversas y sentirse valorados, energizados y recompensados por su creatividad.

AstraZeneca reconoce la importancia de la flexibilidad individualizada. Nuestro modelo de trabajo permite a los empleados equilibrar compromisos personales y laborales mientras mantienen una sólida cultura de colaboración y trabajo en equipo. En nuestra oficina central y el BlueSky Hub en el centro de Toronto, hemos diseñado espacios que promueven la estrategia, el intercambio de ideas y la conexión en proyectos clave.

Nuestro compromiso con la sostenibilidad es fundamental para nuestra cultura, reconociendo la interconexión entre la salud de las personas, el planeta y nuestro negocio. Estamos tomando acciones ambiciosas para abordar desafíos significativos de nuestro tiempo, desde el cambio climático hasta el acceso a la atención médica y la prevención de enfermedades.

El Equipo de Investigación de Datos y Analítica dentro de I+D TI en AstraZeneca es un colectivo global de ingenieros de datos e inteligencia artificial experimentados y capacitados. Nuestra misión es transformar el I+D aprovechando los datos, la analítica y la IA, en asociación con equipos científicos para acelerar el desarrollo de medicamentos seguros y efectivos.

El SCP es una capacidad fundamental para la computación de alto rendimiento (HPC) y las soluciones de investigación a gran escala. Juega un papel central en el apoyo a productos analíticos en química computacional, imagenología, multi-OMICs, biología estructural, ciencia de datos e IA. Nuestro equipo asegura la entrega de productos analíticos de alto rendimiento, combinando HPC moderno con un sofisticado conjunto de DevOps y tecnologías nativas de la nube.

El equipo SCP ofrece una plataforma de computación de alto rendimiento y aplicaciones optimizadas para flujos de trabajo científicos, esforzándose por acelerar el descubrimiento científico. Esto se logra a través del despliegue rápido de aplicaciones, la optimización de flujos de trabajo complejos y el ajuste fino de aplicaciones para problemas extensos. Nuestro principio rector es maximizar el impacto de nuestros esfuerzos de apoyo.

Buscamos a un apasionado ingeniero de HPC con experiencia en aplicaciones e ingeniería de software de investigación. El candidato ideal posee una amplia experiencia práctica con tecnología de HPC, ofreciendo servicios de HPC de alta calidad, y puede comunicarse efectivamente con la comunidad científica para optimizar el uso de los servicios de computación de investigación.

  • Desarrollar, entregar y operar servicios y aplicaciones de computación de investigación.
  • Adoptar un enfoque de ingeniería de confiabilidad del sitio para gestionar el desarrollo, despliegue, monitoreo y respuesta a incidentes.
  • Resolver problemas técnicos complejos relacionados con aplicaciones SCP e interacciones de usuarios.
  • Proporcionar experiencia profunda en ingeniería de software de investigación para la depuración y optimización de flujos de trabajo y aplicaciones.
  • Experiencia en instalación, optimización y configuración de aplicaciones científicas.
  • Uso efectivo de planificadores de trabajos HPC como SLURM.
  • Competencia en un entorno Linux.
  • Competencia en múltiples lenguajes de programación y scripting como Python, R, Shell Scripts, C/C++ y Golang, con experiencia profunda en al menos uno.
  • Comprensión profunda de los factores de rendimiento de aplicaciones HPC.
  • Enfoque en el cliente, capaz de explicar conceptos técnicos a no expertos.
  • Grado científico o experiencia en análisis intensivo de datos científicos computacionales.
  • Experiencia con entornos HPC a gran escala (más de 10,000 núcleos).
  • Familiaridad con sistemas de archivos paralelos de alto rendimiento (e.g., GPFS, Lustre).
  • Conocimiento práctico de aplicaciones HPC como software de simulación, herramientas de bioinformática o visualización de datos 3D.
  • Experiencia con marcos de construcción de software (e.g., Easybuild, Spack).
  • Expertise en GPU, herramientas y marcos de IA/ML (e.g., CUDA, TensorFlow, PyTorch