Research Scientist - Computational Hydrology

Id de Réquisition: 13189

Le Groupe de l'Hydrologie Computationnelle et des Sciences Atmosphériques (CHAS) au sein de la Division des Sciences Computationnelles et du Génie au Laboratoire National d'Oak Ridge (ORNL), cherche activement un scientifique. Ce poste vise à faire progresser la modélisation hydrologique et la prévisibilité du système terrestre en développant et en appliquant des méthodes Computationnelles et d'Intelligence Artificielle (IA)/Apprentissage Automatique (AA). Le candidat retenu apportera une solide expertise en sciences computationnelles, sciences hydrologiques, analyses de données, calcul haute performance (HPC) et sciences de la Terre. Notre groupe CHAS excelle dans la recherche de classe mondiale en modélisation des systèmes hydrologiques et atmosphériques, analyses de données à grande échelle, AA, et intégration des modèles et des données au sein des Installations de Calcul de Classe Leadership du Département de l'Énergie des États-Unis (DOE).

En tant que laboratoire national de premier plan sous l'égide du bureau des sciences du Département de l'Énergie des États-Unis (DOE), l'ORNL possède une illustre histoire de 80 ans dédiée à la résolution des problèmes les plus complexes du pays. Avec plus de 6 000 employés dévoués, notre engagement envers la diversité, l'équité, l'inclusion et l'accessibilité (DEIA) vise à encourager un environnement de travail épanouissant qui promeut une large diversité d'idées et de personnes. Ceci est central à la mission de l'ORNL qui consiste à accélérer les découvertes scientifiques en solutions pratiques en matière d'énergie, d'environnement et de sécurité pour la nation.

• Collaborer avec les scientifiques de la Terre pour améliorer la modélisation hydrologique, atmosphérique et du système terrestre.
• Développer et mettre en œuvre des méthodes computationnelles et IA/AA évolutives pour améliorer la prédiction des modèles hydrologiques et du système terrestre, la quantification de l’incertitude (UQ) et l'assimilation des données.
• Intégrer des données multimodales avec différents types de modèles sur diverses plateformes HPC.
• Travailler avec une équipe diversifiée de scientifiques du système terrestre et computationnelle au sein du groupe CHAS, des laboratoires DOE et des universités partenaires pour tirer parti de l'intégration modèle-données afin d'améliorer la prévisibilité du système terrestre.
• Publier des recherches dans des revues évaluées par des pairs de premier plan et présenter les résultats lors de conférences nationales et internationales.
• Soutenir les valeurs fondamentales de l'ORNL: Impact, Intégrité, Travail d'équipe, Sécurité et Service. Promouvoir la diversité, l'équité, l'inclusion et l'accessibilité en favorisant un environnement de travail respectueux, des interactions collaboratives et en mesurant la réussite.

• 2 ans d'expérience post-doctorat.
• Doctorat dans une discipline pertinente pour l'Hydrologie Computationnelle.
• Un historique de publications de haute qualité dans des revues internationales évaluées par des pairs.

• Expérience en simulation numérique multi-échelle et en modélisation hybride AA-physique des systèmes hydrologiques et terrestres complexes.
• Expertise dans l'assurance pour l'IA, y compris l'UQ et l'explicabilité des systèmes IA/AA.
• Maîtrise de Linux, LaTeX, Git, Python, Fortran, C/C++, OpenMP/MPI et des logiciels SIG.
• Antécédents en développement de logiciels, en particulier dans les codes de calcul pour l'analyse de données et les algorithmes IA/AA.
• Compétence en évolutivité computationnelle et en performance des algorithmes IA/AA, en particulier sur des systèmes HPC comme Frontier à l'ORNL.
• Capacité à collaborer avec une gamme diversifiée de scientifiques, ingénieurs et étudiants.
• Expérience dans diverses applications IA/AA en sciences de la Terre.
• Expérience en rédaction de propositions.