Research Scientist - Computational Hydrology

Id de Requisición: 13189

El Grupo de Hidrología Computacional y Ciencias Atmosféricas (CHAS) dentro de la División de Ciencias Computacionales e Ingeniería en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL), está buscando activamente un científico. Este rol está destinado a avanzar en la modelación hidrológica y la predictibilidad del sistema terrestre mediante el desarrollo y la aplicación de métodos de Computación e Inteligencia Artificial (IA)/Aprendizaje Automático (AA). El candidato exitoso debe tener una fuerte experiencia en ciencias computacionales, ciencias hidrológicas, análisis de datos, computación de alto rendimiento (HPC) y ciencias terrestres. Nuestro grupo CHAS se destaca en la investigación de clase mundial en modelado de sistemas hidrológicos y atmosféricos, análisis de datos a gran escala, AA e integración modelo-datos en las Instalaciones de Computación de Clase de Liderazgo (LCF) del Departamento de Energía de los EE. UU. (DOE).

Como un laboratorio nacional de primera clase bajo la Oficina de Ciencia del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), ORNL cuenta con una ilustre historia de 80 años dedicada a resolver los problemas más desafiantes de la nación. Con más de 6,000 empleados dedicados, nuestro compromiso con la diversidad, equidad, inclusión y accesibilidad (DEIA) tiene como objetivo fomentar un entorno que promueva un espectro variado de ideas y personas. Esto es central para la misión de ORNL de acelerar los descubrimientos científicos en soluciones accionables en energía, medio ambiente y seguridad para la nación.

• Colaborar con científicos de la Tierra para mejorar la modelación del sistema hidrológico, atmosférico y terrestre.
• Desarrollar e implementar métodos computacionales escalables y de IA/AA para mejorar la predicción del modelo hidrológico y del sistema terrestre, la cuantificación de incertidumbre (UQ) y la asimilación de datos.
• Integrar datos multimodales con modelos de múltiples tipos en diversas plataformas HPC.
• Trabajar con un equipo diverso de científicos del sistema terrestre y computacionales dentro del grupo CHAS, laboratorios del DOE y universidades asociadas para aprovechar la integración modelo-datos y mejorar la predictibilidad del sistema terrestre.
• Publicar investigaciones en revistas científicas líderes y presentar hallazgos en conferencias nacionales e internacionales.
• Mantener los valores fundamentales de ORNL de Impacto, Integridad, Trabajo en Equipo, Seguridad y Servicio. Fomentar la diversidad, equidad, inclusión y accesibilidad promoviendo un lugar de trabajo respetuoso, interacciones colaborativas y midiendo el éxito.

• 2 años de experiencia post-doctoral.
• Doctorado en una disciplina relevante para la Hidrología Computacional.
• Un historial de publicaciones de alta calidad en revistas internacionales revisadas por pares.

• Experiencia en simulación numérica a múltiples escalas y modelado híbrido física-AA de sistemas hidrológicos y terrestres complejos.
• Experiencia en aseguramiento para IA, incluyendo UQ y explicabilidad de sistemas IA/AA.
• Dominio del uso de Linux, LaTeX, Git, Python, Fortran, C/C++, OpenMP/MPI y software GIS.
• Antecedentes en desarrollo de software, especialmente en códigos de cómputo para análisis de datos y algoritmos de IA/AA.
• Habilidad en escalabilidad computacional y rendimiento de algoritmos de IA/AA, particularmente en sistemas HPC como Frontier en ORNL.
• Capacidad de colaborar con una amplia gama de científicos, ingenieros y estudiantes.
• Experiencia en diversas aplicaciones de IA/AA en ciencias de la Tierra.
• Experiencia en redacción de propuestas.
• Fuertes habilidades interpersonales, excepcionales habilidades de comunicación, organización y motivación personal.

Para consultas técnicas, por favor contacte a Dan Lu en [email protected].

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