Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter für den Bereich »Distributed Deep Learning«

SIE WOLLTEN SCHON IMMER MAL EIN CNN AUF TAUSEND GPUS TRAINIEREN? WIR ARBEITEN DRAN: DAS »COMPETENCE CENTER HIGH PERFORMANCE COMPUTING CC-HPC« IM FRAUNHOFER-INSTITUT FÜR TECHNO- UND WIRTSCHAFTSMATHEMATIK IN KAISERSLAUTERN SUCHT AB SOFORT MEHRERE Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter für den Bereich »Distributed Deep Learning« Das »Competence Center High Performance Computing CC-HPC« besetzt sehr erfolgreich die Schnittstelle zwischen High Performance Computing und Machine Learning. Wir entwickeln skalierbare Machine-Learning-Lösungen in enger Zusammenarbeit mit Hardwareherstellern, Großrechenzentren und industriellen Anwendern. In nationalen und internationalen Forschungskooperationen forschen wir auf allen Ebenen verteilter ML-Systeme: von neuen numerischen Optimierungsverfahren und Kommunikationsprotokollen, über neuartige Hardwarebeschleuniger bis hin zur Anwendung von ML-Algorithmen zur Lösung von Fragestellungen auf sehr großen Datenvolumen. Wir suchen ab sofort engagierte Mitarbeitende, die in der großartigen Arbeitsumgebung des Fraunhofer ITWM mit uns die Zukunft gestalten möchten. Was Sie mitbringen Minimale Qualifikation:Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik, Mathematik oder vergleichbaren Studiengang  Mehrjährige Berufspraxis im Bereich Softwareentwicklung Sehr gute Programmierkenntnisse in C++ und Python Grundlagen im Bereich Deep Learning und Parallel Programming / HPC Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Eigeninitiative, Teamfähigkeit und Kommunikationsgeschick Bevorzugte Qualifikation:         -   Praktische Erfahrung im Umgang mit Deep Learning Frameworks (TensorFlow,              PyTorch, MXNet etc.)         -   Praktische Erfahrung im Bereich HPC / Scientific Computing         -   Gute Kenntnisse in Numerik und Computer-gestützter Optimierung         -   Erfahrung in der Anwendung von Deep Learning (Computer Vision, NLP oder              Ähnliches) Was Sie erwarten können Sie ergänzen unser Team bei der Entwicklung unseres Deep Learning Frameworks in C++ und Python, mit dem Ziel, das Training Neuronaler Netze auf Supercomputern zu beschleunigen. Dabei haben Sie Gelegenheit, sich mit neuen Optimierungsverfahren und ihrer Hardware-nahen Implementierung zu beschäftigen. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren. Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Es besteht die Möglichkeit der Verlängerung. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht. Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung. Das Fraunhofer ITWM zeigt ein außerordentliches Engagement für ein familienfreundliches Arbeitsumfeld seiner Mitarbeitenden: Flexible Arbeits- und Elternzeiten, eine Kindertagesstätte, die Möglichkeit zum Homeoffice, die Organisation von Gesundheitstagen und Sportangeboten sowie ein Eltern-Kind-Büro machen das Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern zu einem attraktiven Arbeitgeber. Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Und deswegen hat die Arbeit unserer Forscherinnen / Forscher und Entwicklerinnen / Entwickler großen Einfluss auf das zukünftige Leben der Menschen. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege. Wir erfinden Zukunft. Sind Sie bereit für eine neue Herausforderung? Dann bewerben Sie sich bis zum 31. Oktober 2019 online unter:https://recruiting.fraunhofer.de/Vacancies/47823/Description/1 Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:Herr Dr. Franz-Josef PfreundtInformationen über das Institut finden Sie im Internet unter:http://www.itwm.fraunhofer.de http://www.itwm.fraunhofer.de Kennziffer: ITWM-2019-30 Bewerbungsfrist: 31. Oktober 2019 Zurück Bewerben © Fraunhofer-Gesellschaft Kontakt Impressum Datenschutzerklärung