Научный сотрудник (в области информатики и вычислительной техники)

Требования к кандидату

• Образование: высшее образование — подготовка кадров высшей квалификации
• Опыт работы: от 6 лет
• Квалификация: К претенденту предъявляются требования на наличие научных трудов или авторских свидетельств на изобретения.

• Вакансия является конкурсной
• Для участия в конкурсе претенденту необходимо разместить на портале вакансий http://ученые-исследователи. рф заявку, содержащую: а) фамилию, имя и отчество (при наличии) претендента
• Б) дату рождения претендента
• В) сведения о высшем образовании и квалификации, ученой степени (при наличии) и ученом звании (при наличии)
• Г) сведения о стаже и опыте работы
• Д) сведения об отрасли (области) наук, в которых намерен работать претендент
• Претендент вправе разместить на портале вакансий автобиографию и иные материалы, которые наиболее полно характеризуют его квалификацию, опыт и результативность
• Размещенная претендентом на портале вакансий заявка автоматически направляется на рассмотрение секретарю конкурсной комиссии на адрес электронной почты

Место работы и занятость

• График: полный рабочий день
• Место работы: г. Москва, Александра Солженицына улица, Д.25

Описание

• Осуществлять научное руководство группой работников при исследовании самостоятельных тем в области: разработки и применении численных методов, математических моделей и алгоритмов машинного обучения для решения задач вычислительной физики и анализа данных с применением открытых программных комплексов
• Создании, обучении и валидации нейросетевых моделей (включая Physics-Informed Neural Networks) для задач аппроксимации, восстановления полей и ускорения численных расчетов
• Реализации и настройки программного обеспечения для гибридного моделирования, включая классические решатели с открытым исходным кодом, собственные программные решения и фреймворки глубокого обучения
• Разработки и адаптации численных алгоритмов и методов аппроксимации (включая полиномиальную, сплайн- и нейросетевую аппроксимацию) под специфику физических процессов
• Настройки и автоматизации работы в программах с открытым исходным кодом, а также в средах разработки и обучения нейронных сетей
• Разработки, тестировании и оптимизации собственных программ пре- и постпроцессинга, а также модули для гибридного использования CFD-решателей и нейросетевых суррогатных моделей
• Обучения нейросетевых моделей
• Участвовать в разработке и архитектуре программного обеспечения лаборатории, внедряя современные методы ИИ в традиционный научный workflow
• Выбирать оптимальные численные методы и архитектуры нейронных сетей для решения конкретных научно-исследовательских задач, оценивая их вычислительную эффективность и точность
• Разрабатывать планы и методические программы проведения исследований и разработок
• Организовывать сбор и изучение научно-технической информации об архитектурах процессоров, интерфейсах программирования и компиляторных технологиях, проводить анализ и теоретическое обобщение научных данных, результатов экспериментов и наблюдений
• Проверять правильность результатов, полученных сотрудниками, работающими под его руководством
• Принимать участие в повышении квалификации кадров
• Внедрять результаты проведенных исследований и разработок