Postdoctoral Appointee – Machine Learning for X-ray Science

В Источнике Высоких Фотонов (APS) в Национальной лаборатории Аргонн является символом инноваций в области научных исследований, и мы в настоящее время ищем Постдокторанта с фокусом на Машинное обучение и рентгеновскую науку. Это выдающаяся возможность для тех, кто страстно желает преодолевать границы науки и технологий.

Группа по научному программному обеспечению и управлению данными в рамках Рентгеновского научного отделения (XSD) в APS с радостью объявляет о приеме заявок. Эта постдокторская роль предназначена для улучшения и инноваций в том, как мы анализируем и управляем данными с помощью передовых методов, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Успешный кандидат будет разрабатывать новые системы и подходы, направленные на преобразование анализа данных в рентгеновской науке, внося значительный вклад в научное открытие.

Эта роль является неотъемлемой частью проекта «Интеллектуальное обучение для измерений пользователей источников света и источников нейтронов, включая навигацию и управление экспериментами (ILLUMINE)», финансируемого в рамках награды Департамента энергетики. Ваша работа будет напрямую влиять на способность быстро обрабатывать и извлекать уроки из огромных наборов данных, тем самым улучшая возможности автономного контроля за экспериментами.

Избранный кандидат будет:

• Разрабатывать и применять инновационные методы анализа с использованием ИИ и МО.
• Проектировать системы, которые выполняют обработку данных непосредственно у прибора на периферии и используют высокопроизводительные вычисления, когда это необходимо.
• Сотрудничать с мультидисциплинарной командой по всем национальным лабораториям.
• Реализовывать, развертывать и оценивать подходы МО для данных источника света.
• Делиться результатами через научные журналы и конференции.

Кандидаты должны иметь:

• Докторскую степень в области компьютерных наук, инженерии, физических наук или в смежной области, полученную в течение последних трех лет.
• Продвинутые навыки программирования, предпочтительно в Python.
• Опыт в области методов машинного обучения и анализа рентгеновских данных.
• Исключительные нав