Die Abteilung für Hochleistungsrechnen entwickelt hochskalierbare Simulationssoftware zur effizienten Nutzung aktueller und zukünftiger Hochleistungsrechner-Architekturen. Als Kompetenzzentrum bringt die Abteilung die HPC-Expertise (High Performance Computing, Hochleistungsrechnen) bei der Zusammenarbeit mit anderen DLR-Instituten ein, um spezifische Fragestellungen im Bereich des Hochleistungsrechnens zu lösen.

Deine Forschungsaufgabe ist der Entwurf, die Umsetzung, der Betrieb und die Evaluierung einer neuen Web-Service-Infrastruktur zur Durchführung von Trend-Analysen auf großen Datenmengen.

Deine Aufgaben

  • Konzeptionierung eines Software-Stack für das Anwendungsszenario eines Cloud-Analytics-Services für KI-Anwendungen unter Verwendung von etablierter Infrastrukturlösungen (z.B. Containern), Orchestrierung der Container-basierten Architektur mittels Kubernetes, Entwicklung/Anpassungen benötigter Software-Komponenten mittels z.B. Go, Python, Bash
  • Monitoring (Datenerhebung), Tuning und Evaluierung des Betriebs sowie der Stabilität des entwickelten Software-Stacks
  • Verifikation der entwickelten Software-/Hardware-Infrastruktur anhand ausgewählter Testfälle durch z.B. Prüfung der Plausibilität und Verarbeitungsgeschwindigkeit von Anfragen
  • Veröffentlichung auf wissenschaftlichen Tagungen und in renommierten Zeitschriften

Das bringst du mit

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) in Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften (z.B. aus der Fachrichtung Informations- und Systemtechnik) oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge
  • Fachkenntnisse im Bereich Containerisierung und Container-Orchestrierung (z.B. Docker, Kubernetes)
  • Forschungserfahrung im Bereich paralleler Programmierung, Hochleistungsrechner (HPC) und verteilter Systeme
  • Kenntnisse und Erfahrungen in der Anwendung von spezieller Software wie Programmiersprachen im Cloud-Kontext (z.B. Go, Python, Bash)
  • Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.

Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
JoanneTechnische Universität MünchenProject Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
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Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
TheresaUniversität PassauResearch Assistant IPMT 2022
Wir haben uns mit Theresa, einem unserer Mitglieder, zusammengesetzt, um über ihre Karriere und ihre Erfahrungen mit Bright Network zu reden. Hier findest du unser Interview mit ihr.
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Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022