Research Scientist, Ecosystem Services (Hybrid Eligible)

Identifiant de la Réquisition : 13216

Oak Ridge National Laboratory (ORNL) est le plus grand laboratoire de sciences et d'énergie relevant du département de l'énergie des États-Unis. Nous menons des recherches fondamentales et appliquées pour fournir des solutions transformatrices à des problèmes pressants dans les domaines de l'énergie et de la sécurité.

Le groupe Workflow and Ecosystem Services à ORNL recherche un Scientifique Chercheur pour rejoindre notre équipe innovante. Vous effectuerez des recherches sur les solutions de flux de travail pour intégrer des techniques avancées de science des données—including la simulation, l'apprentissage automatique/intelligence artificielle et l'analyse statistique des données—à travers le continuum edge-to-cloud-to-HPC à l'échelle de classe de leadership. Nous recherchons un chercheur motivé avec une mentalité de croissance et une expérience préalable dans les flux de travail scientifiques et le HPC. Orienté équipe et motivé par l'auto-apprentissage ? Vous pourriez être le candidat idéal !

Ce rôle fait partie de la section des technologies avancées au sein de la division du National Center for Computational Sciences (NCCS) à ORNL. Le NCCS possède un héritage en calcul haute performance (HPC), opérant des systèmes de classe leadership, y compris le premier système exascale au monde (Frontier) et le plus grand système de fichiers parallèle.

Notre mission est de permettre aux scientifiques de créer et fournir des outils, des infrastructures, des processus et des méthodologies standard pour organiser les données et les flux de travail. Nous sommes un groupe dynamique de professionnels de la recherche et de la technique passionnés par la gestion des données et permettant la science à travers divers domaines.

Ce poste fait partie de la section des technologies avancées de l'ORNL au sein de la division du NCCS. Nous fournissons un leadership scientifique, technique, opérationnel et intellectuel en développant, renforçant et déployant des solutions pour des environnements intensifs en calcul et en données. Le NCCS accélère la découverte scientifique et les avancées techniques dans une large gamme de domaines. Le NCCS héberge l'Oak Ridge Leadership Computing Facility et a déployé le premier système exascale des États-Unis.

En tant que laboratoire national de l'Office of Science du département de l'énergie des États-Unis (DOE), l'ORNL a une riche histoire de réponse aux problèmes les plus importants de la nation. Avec plus de 6 000 employés dédiés et créatifs, notre objectif de diversité, d'équité, d'inclusion et d'accessibilité (DEIA) est de favoriser la diversité des idées et des personnes. Nous visons à ce que l'ORNL soit reconnu comme un lieu de travail de choix, essentiel pour faire progresser les découvertes scientifiques en solutions pour l'énergie, l'environnement et la sécurité nationale.

• Effectuer des R&D pour améliorer les solutions de flux de travail pour les installations du DOE en utilisant des techniques avancées de science des données à travers le continuum edge-to-cloud-to-HPC.
• Développer de nouvelles orientations de recherche pertinentes pour la mission de l'OLCF et la santé globale du groupe.
• Collaborer avec des scientifiques externes pour faire progresser les missions scientifiques du groupe, du laboratoire et du DOE.
• Écrire des articles revus par des pairs et des rapports techniques et représenter l'ORNL dans des forums techniques publics.
• Encadrer les étudiants de premier cycle et de cycle supérieur dans la gestion automatisée des flux de travail, le HPC, l'informatique edge et cloud.
• S'engager avec des équipes à travers l'ORNL.
• Aligner vos activités avec 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 lieu de travail respectueux.

• Doctorat en informatique ou une discipline connexe.
• Prouvé des antécédents dans les domaines de recherche pertinents pour l'expertise du groupe.

• Expérience de recherche postdoctorale préalable.
• Expérience avec les méthodes d'orchestration de machines (flux de travail automatisés) et le HPC.
• Expérience avérée avec les flux de travail scientifiques et d'IA sur des systèmes