HPC Scientific Software Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 2 mois

🦀 Maryland – Distant

🦀 Maryland – Remote

💵 $85 500 - $149 800 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 40%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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JHU EEHPC

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11 - 50 employés

📚 Éducation

🤖 Intelligence artificielle

🏥 Santé

Education • Artificial Intelligence • Healthcare

Le JHU EEHPC est le Laboratoire de Calcul Haute Performance Énergétiquement Efficace de l'Université Johns Hopkins, dirigé par Tinoosh Mohsenin. Le laboratoire se concentre sur la conception d'appareils médicaux, de santé et portables, et le développement de systèmes de calcul portables et mobiles, à faible consommation énergétique, grâce à des approches intercalaires couvrant les algorithmes, l'architecture, le matériel et l'intégration système. Il applique des méthodes de calcul haute performance et d'intelligence artificielle à la surveillance intelligente de la santé, à la robotique, à la navigation autonome et à des domaines connexes, visant à révolutionner les soins de santé, le transport et les services publics.

Description

• Support faculty, researchers, and students engaged in high-performance and AI-driven research. • Deploy, optimize, and maintain scientific software and computational workflows on advanced HPC Systems and related infrastructure. • Manage and troubleshoot complex software stacks, containerized applications, and GPU-accelerated workloads using tools such as SLURM, Easy build, Spack, etc. • Collaborate closely with interdisciplinary research groups to enhance system performance, streamline data-intensive workflows, and integrate cutting-edge technologies. • Analyze and optimize the performance of AI models and HPC applications, focusing on GPU-enabled computing. • Implement parallel processing, distributed computing, and resource management techniques for efficient job execution. • Develop, debug, and maintain software tools, libraries, and frameworks supporting HPC and AI workloads. • Manage and support scientific software deployment across HPC, cloud-based, and colocation facilities.

🎯 Exigences

• Master’s degree in computer science or a closely related quantitative discipline. • Five years of experience in HPC user support, software deployment, and performance optimization within an academic or research environment. • Experience in scientific computing environments and applications. • Hands-on experience with SLURM, for job scheduling. • Proficiency in Python, Perl, C/C++, and Shell scripting for automation and system management. • Advanced knowledge of Linux systems and proficiency in scripting languages such as Python, Perl, and Shell. • Familiarity with scientific application management tools such as Containerization, LUA modules, CMake, Spack, and EasyBuild. • Training Workshops, Performance Optimization and Troubleshooting.

🏖️ Avantages

• Total rewards package that supports our employees' health, life, career and retirement.