Research Scientist, Ecosystem Services (Hybrid Eligible)

Id. de Requisición: 13216

Oak Ridge National Laboratory (ORNL) es el laboratorio de ciencia y energía más grande bajo el Departamento de Energía de EE.UU. Realizamos investigaciones básicas y aplicadas para ofrecer soluciones transformadoras a problemas apremiantes en energía y seguridad.

El grupo de Servicios de Flujo de Trabajo y Ecosistemas en ORNL busca un Científico Investigador para unirse a nuestro equipo innovador. Investigarás soluciones de flujo de trabajo para integrar técnicas avanzadas de ciencia de datos, incluyendo simulación, aprendizaje automático/inteligencia artificial y análisis estadístico de datos, a lo largo del continuo edge-to-cloud-to-HPC a una escala de clase líder. Estamos buscando un investigador auto-motivado con una mentalidad de crecimiento y experiencia previa en flujos de trabajo científicos y HPC. ¿Eres orientado al trabajo en equipo y te impulsa el autoaprendizaje? ¡Podrías ser el candidato perfecto!

Este puesto forma parte de la Sección de Tecnologías Avanzadas dentro de la División del Centro Nacional de Ciencias Computacionales (NCCS) en ORNL. El NCCS cuenta con una trayectoria en Computación de Alto Rendimiento (HPC), operando sistemas de clase líder, incluido el primer sistema exascale del mundo (Frontier) y el sistema de archivos paralelo más grande.

Nuestra misión es empoderar a los científicos construyendo y proporcionando herramientas, infraestructura, procesos y metodologías estándar para organizar datos y flujos de trabajo. Somos un grupo dinámico de profesionales de investigación y técnicos apasionados por la gestión de datos y habilitar la ciencia en varios dominios.

Esta posición forma parte de la Sección de Tecnologías Avanzadas de ORNL dentro de la División NCCS. Proveemos liderazgo científico, técnico, operativo e intelectual desarrollando, fortaleciendo y desplegando soluciones para entornos de cómputo y datos intensivos. El NCCS acelera el descubrimiento científico y los avances en ingeniería en una amplia gama de campos. El NCCS alberga la Instalación de Computación de Liderazgo de Oak Ridge y ha desplegado el primer sistema exascale de EE.UU.

Como un laboratorio nacional de la Oficina de Ciencia del Departamento de Energía (DOE) de EE.UU., ORNL tiene una rica historia de abordar los problemas más significativos del país. Con más de 6,000 miembros de personal dedicados y creativos, nuestra meta para la diversidad, equidad, inclusión y accesibilidad (DEIA) es fomentar la diversidad en ideas y personas. Nuestro objetivo es que ORNL sea reconocido como un lugar de trabajo preferido, esencial para avanzar en los descubrimientos científicos hacia soluciones para la energía, el medio ambiente y la seguridad nacional.

Deberes/Responsabilidades Principales

• Conducir I+D para mejorar soluciones de flujo de trabajo para instalaciones del DOE utilizando técnicas avanzadas de ciencia de datos a lo largo del continuo edge-to-cloud-to-HPC.
• Desarrollar nuevas direcciones de investigación relevantes para la misión del OLCF y la salud general del grupo.
• Colaborar con científicos externos para avanzar en las misiones científicas del grupo, del laboratorio y del DOE.
• Redactar artículos revisados por pares e informes técnicos y representar a ORNL en foros técnicos públicos.
• Mentorar a estudiantes de pregrado y posgrado en la gestión automatizada de flujos de trabajo, HPC, edge y computación en la nube.
• Involucrase con equipos en todo ORNL.
• Alinear tus actividades con los valores fundamentales de ORNL: Impacto, Integridad, Trabajo en Equipo, Seguridad y Servicio. Promover la diversidad, equidad, inclusión y accesibilidad fomentando un lugar de trabajo respetuoso.

Calificaciones Básicas

• Doctorado en ciencias de la computación o una disciplina relacionada.
• Historial comprobado en áreas de investigación relevantes para la experiencia del grupo.

Calificaciones Preferidas

• Experiencia previa en investigación postdoctoral.
• Experiencia con métodos de orquestación de máquinas (flujos de trabajo automatizados) y HPC.
• Experiencia comprobada con flujos de trabajo científicos y de IA en sistemas HPC.