Research Scientist - Computational Hydrology

Identyfikator Wymagań: 13189

Grupa Obliczeniowej Hydrologii i Nauk Atmosferycznych (CHAS) w ramach Dywizji Nauk Obliczeniowych i Inżynierii w Oak Ridge National Laboratory (ORNL) aktywnie poszukuje naukowca. Celem tej roli jest zaawansowanie modelowania hydrologicznego i przewidywalności systemu Ziemi poprzez rozwijanie i stosowanie metod Obliczeniowej Sztucznej Inteligencji (AI)/Uczenia Maszynowego (ML). Sukces kandydat przyniesie silną wiedzę w dziedzinach nauk obliczeniowych, hydrologicznych, analizy danych, obliczeń wysokiej wydajności (HPC) i nauk o Ziemi. Nasza grupa CHAS wyróżnia się światowej klasy badaniami w modelowaniu systemu hydrologicznego i atmosferycznego, analiza dużych zbiorów danych, ML oraz integracją modeli z danymi w Laboratoriach Klasy Przywódczej Obliczeń (LCF) Departamentu Energii USA (DOE).

Jako czołowe laboratorium narodowe pod auspicjami Biura Nauki Departamentu Energii USA (DOE), ORNL może pochwalić się znaczną, 80-letnią historią poświęconą rozwiązywaniu najtrudniejszych problemów kraju. Posiadając ponad 6,000 zaangażowanych pracowników, nasze zobowiązanie do różnorodności, równości, integracji i dostępności (DEIA) ma na celu promowanie środowiska, które sprzyja różnorodności idei i ludzi. Jest to kluczowe dla misji ORNL, której celem jest przyspieszenie odkryć naukowych na konkretne rozwiązania energetyczne, środowiskowe i bezpieczeństwa dla narodu.

• Współpraca z naukowcami zajmującymi się Ziemią w celu poprawy modelowania hydrologicznego, atmosferycznego i systemu Ziemi.
• Rozwijanie i wdrażanie skalowalnych metod obliczeniowych i AI/ML w celu poprawy predykcji modeli hydrologicznych i systemu Ziemi, kwantyfikacji niepewności (UQ) i asymilacji danych.
• Integracja danych multimodalnych z modelami różnego typu na różnych platformach HPC.
• Praca z różnorodnym zespołem naukowców zajmujących się systemem Ziemi i naukami obliczeniowymi w grupie CHAS, laboratoriach DOE oraz partnerskich uniwersytetach w celu wykorzystania integracji modelów z danymi w celu poprawy przewidywalności systemu Ziemi.
• Publikowanie badań w czołowych recenzowanych czasopismach i prezentowanie wyników na krajowych i międzynarodowych konferencjach.
• Przestrzeganie podstawowych wartości ORNL, takich jak Wpływ, Integralność, Współpraca, Bezpieczeństwo i Służba. Promowanie różnorodności, równości, integracji i dostępności, tworząc szanujące miejsce pracy, współpracując i mierząc sukcesy.

• 2 lata doświadczenia po uzyskaniu stopnia doktora.
• Doktorat w dziedzinie związanej z Obliczeniową Hydrologią.
• Historia wysokiej jakości publikacji w recenzowanych międzynarodowych czasopismach.

• Doświadczenie w wieloskalowej symulacji numerycznej i modelowaniu hybrydowym ML-fizyka złożonych systemów hydrologicznych i systemów Ziemi.
• Ekspertyza w zakresie zapewnienia AI, w tym UQ i wyjaśnialności systemów AI/ML.
• Biegłość w korzystaniu z Linux, LaTeX, Git, Python, Fortran, C/C++, OpenMP/MPI oraz oprogramowania GIS.
• Doświadczenie w