Stellenangebote
Wir freuen uns jederzeit über Ihre Initiativbewerbung, auch wenn unten keine offenen Stellen aufgeführt sind. Studierende, die sich für eine Tätigkeit als wissenschaftliche Hilfskraft interessieren oder ein Thema für ihre Abschlussarbeit suchen, sind ebenfalls willkommen. Abschlussarbeiten können primär in der Informatik oder Mathematik betreut werden, aber auch zu anderen KIT-Fakultäten haben wir gute Kontakte.
Das Scientific Computing Center (SCC) ist das Informationstechnologie-Zentrum des KIT. Wir arbeiten in unterschiedlichsten Projekten mit Hochschulen, Forschungseinrichtungen sowie Unternehmen, national und international, zusammen. Die Themen reichen von der Analyse groß-skaliger Daten über datenintensives Rechnen und Cloud Computing bis hin zu parallelen und numerischen Methoden. Wir entwickeln und betreiben innovative IT-Services, sowie Forschungsgroßgeräte.
Sind Sie an einer Mitarbeit interessiert? Dann richten Sie Ihre Initiativbewerbung an: personal∂scc.kit.edu
Übersicht
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Jobs aus Bewerberportal
PostDoc position (f/m/d)
Distributed AI algorithms development for 3D synchrotron imaging
Bereich
Tätigkeitsbeschreibung
The Scientific Computing Center (SCC) is the Information Technology Center of KIT. The junior research group “Robust and Efficient AI” at SCC develops scalable, energy-efficient machine learning methods for data-intensive applications in the natural sciences, such as weather forecasting and medical diagnostics. Our research combines modern AI with high-performance computing (HPC) to enable robust analysis of extremely large datasets.
We are seeking a Postdoctoral Researcher to join the BMFTR-funded project MorphoSphere, which focuses on AI-based analysis of ultra-high-resolution 3D imaging data generated at large-scale neutron and synchrotron facilities (e.g. DESY, ESRF). These datasets enable advances in materials science and biomedical research, but they easily reach petabyte scale and cannot be processed with standard deep learning approaches. Within this project, you will develop and implement machine learning approaches that enable processing these large 3D image at full resolution.
Your contributions will include:
- Developing parallel and distributed algorithms for processing ultra-large 3D images across multiple GPUs
- Designing and adapting scalable deep learning models for segmentation and landmark detection (e.g. U-Net variants, Transformers)
- Extending and optimizing existing approaches within the HeAT software framework
- Implementing solutions using GPU-based HPC systems and modern supercomputing architectures
- Applying and validating methods on real-world synchrotron and neutron imaging data
- Contributing to research software engineering (RSE) best practices, including maintainable, reproducible, and high-quality research code
- Publishing results in peer-reviewed venues and collaborating with domain scientists
Persönliche Qualifikation
Job requirements:
- You hold a Degree (Masterlevel) and PhD in computer science, physics, mathematics or equivalent discipline
- Very good programming and software development skills, preferably in Python
- Proven academic track record (publications) in deep learning model development, high-performance computing or parallel algorithms research
- Prior experience in data science applications for the natural sciences and engineering
Curious about an exciting and versatile role in an agile team? Discover more about SCC as your professional place to be: https://www.scc.kit.edu/en/aboutus/working-at-scc.php
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Angebote für Studierende
Promotionen, Abschluss-, Master- und Bachelorarbeiten
- Die Abteilung Data Analytics, Access and Applications (D3A) bietet Master- und Bachelorarbeiten an.
- Die Abteilung Data Exploitation Methods (DEM) bietet Abschlussarbeiten und Promotionen an.
- Die Forschungsgruppe Methods for Big Data (MBD) bietet Masterarbeiten an
- Die Abteilung Scientific Computing & Mathematics (SCM) bietet Master- und Bachelorarbeiten an.
- Die Forschungsgruppe Uncertainty Quantification (UQ) bietet Master- und Bachelorarbeiten an.
Mentoring-Programm für MINT-Studentinnen
Das neue Mentoring-Programm Warp4IT "Women as research peers for Information Technology" hat sich zum Ziel gesetzt, weiblichen MINT-Studierenden durch Projektarbeiten einen Einblick in das Arbeitsleben von Wissenschaftlerinnen
zu geben. Weitere Informationen: Frauennetzwerk
Wissenschaftliche Hilfskräfte gesucht
- Angebote der Abteilung Data Analytics, Access and Applications
- Angebote der Forschungsgruppe Methods for Big Data
- Angebote der Abteilung Netze und Telekommunikation
- Angebote der Abteilung Scientific Computing & Simulation