Helmholtz-Gemeinschaft
Postdoc (w/m/d) Lernen von Repräsentationen für Grundlagen Modelle und Latente Modellierung von großskaligen Laser-Plasma Simulationen
Aufgaben
• Entwurf und Training von Grundlagenmodellen und latenten Surrogatmodellen für Probleme in der Plasmaphysik • Weiterentwicklung und Performanceanalyse von verteilten in-transit Trainingsworkflows
Anforderungen
• Abgeschlossene Promotion in Physik (Rechnergestützte Physik oder vergleichbar) • Mehrjährige Erfahrung mit Design und Training moderner Neuronalen-Netzwerkarchitekturen (Transformer, Vision Transformer, Diffusionsmodelle) • Fundierte Kenntnisse in numerischen Simulationen der Physik • Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, C++ oder Julia • Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Jax) • Erfahrung mit Linux-Shell/Cluster-Umgebungen und kollaborativen Entwicklungstools (Git, GitLab/GitHub, CI) • Selbstständige, analytische und wissenschaftlich fundierte Arbeitsweise • Interesse an interdisziplinärer Forschung
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
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