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Experte (m/w) Simulation und High Performance Computing (HPC)

Höchstleistungsrechenzentrum Universität Stuttgart HLRS. Stuttgart, 12.05.2017

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Das Höchstleistungsrechenzentrum an der Universität Stuttgart (HLRS) ist Deutschlands erstes Bundes­höchstleistungsrechenzentrum. Das HLRS bietet den Instituten der Universität Stuttgart, deutschen und europäischen Forschern sowie einer Reihe namhafter industrieller Nutzer den Zugang zu Höchstleis­tungs­rechnern und unterstützt Anwender bei der Visualisierung von Berechnungsergebnissen. Darüber hinaus widmet sich das HLRS eigenen Forschungsarbeiten auf den Gebieten des Höchstleistungsrechnens, des kooperativen Arbeitens sowie der virtuellen und erweiterten Realität und zählt dabei weltweit zur Spitzen­klasse.
Im Bereich Industrial Training suchen wir im Rahmen eines ESF-Projektes befristet bis 31.12.2020 eine/einen

EXPERTIN/EXPERTEN SIMULATION UND HIGH PERFORMANCE COMPUTING (HPC)
(TV-L 13)
(HLRS_05_2017)

Der Bedarf an Expertinnen und Experten für den Bereich Simulation und Modellierung sowie Programmie­rung und Leistungsoptimierung von High-Performance-Computing-Systemen (HPC-Systemen) ist heute sehr hoch und wird zukünftig mit der zunehmenden Digitalisierung der Arbeitswelt noch weiter wachsen. Mit dem ESF-Projekt „MoeWE“ (Modulares Weiterbildungssystem zum HPC-Experten) bauen wir für Be­schäftigte aus der Wirtschaft und Wissenschaft eine berufsbegleitende Weiterbildung in Form von Blended Learning zum HPC-Experten auf.
Sie haben ein abgeschlossenes Hochschulstudium, Erfahrungen mit Simulationen, haben im HPC-Umfeld gearbeitet und stehen neuen Herausforderungen und Entwicklungen offen gegenüber.

IHRE AUFGABEN

  • Analyse, Bewertung, Konzeption und Umsetzung der einzelnen Module zu den Themen
    • Paralleles Rechnen
    • Simulation, Visualisierung
    • Optimierung, Datenmanagement u.ä.
    • Cluster und Cloud Computing
  • Dozententätigkeit in der Weiterbildung
  • Schnittstelle zwischen unseren HPC-Experten und Didaktikern des Weiterbildungsprogramms
    • Moderation zwischen den Fachgruppen HPC und Didaktik
    • Vermittlung der fachlichen Inhalte
  • Administration und Entwicklung der Lernplattform
    • Konfiguration der Lernplattform
    • Strukturierung der Plattform
    • Supervision der Aktivitäten auf der Plattform

UNSERE ANFORDERUNGEN

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium oder Fachhochschulstudium sowie entsprechende Berufserfahrung, vorzugsweise in der Industrie
  • Kenntnisse in mindestens einer gängigen Programmiersprache
  • Grundkenntnisse in Systemadministration (Grundlagenverständnis von Linuxbasierten Betriebssystemen)
  • Kenntnisse in HPC, Simulation und paralleler Programmierung
  • Interesse an didaktischen Themen
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Idealerweise Erfahrungen mit einer gängigen Lernplattform

UNSER ANGEBOT

  • Eine Vergütung nach den Vorschriften des TV-L entsprechend der jeweiligen Qualifikationen und den tariflichen Voraussetzungen
  • Die umfassenden Sozialleistungen des Öffentlichen Dienstes
  • Ein Arbeitsplatz in einer modernen Umgebung
  • Ein sehr angenehmes Arbeitsklima in einem motivierten Team
  • Vielfältige Fort- und Weiterbildungsangebote und die Möglichkeit (bei wissenschaftlichen Mitarbeitern) zur Promotion
  • Diverse Sportangebote der Universität Stuttgart

HABEN WIR IHR INTERESSE GEWECKT?

Dann senden Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung mit den üblichen Unterlagen bitte bis zum 31. Mai 2017 unter Angabe der Kennzahl HLRS_05_2017 an:
Höchstleistungsrechenzentrum Universität Stuttgart HLRS
Agnes Lampke · Nobelstraße 19 · 70569 Stuttgart
oder per E-Mail mit dem Betreff „HLRS_05_2017“ an bewerbungen@hlrs.de.
Sie möchten mehr über das HLRS erfahren? Dann besuchen Sie unsere Internetseite www.hlrs.de.
Die Einstellung der wissenschaftlichen/nichtwissenschaftlichen Mitarbeiter/innen erfolgt durch die Zentrale
Verwaltung (Rektoramt) der Universität Stuttgart.
Frauen werden ausdrücklich zur Bewerbung aufgefordert. Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar. Schwerbehinderte
werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt.

Bewerbungsschluss: 31.05.2017