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31.10.2026Partner-AnzeigeHPC-Leistungs- und Datenmanagement-Ingenieur*in (m/w/d)
Zu Ihren Aufgaben in unserem Team könnten beispielsweise gehören: Unterstützung von Nutzenden bei der Entwicklung von HPC-fähiger Forschungssoftware Beratung von Nutzenden bei der Entwicklung von HPC-fähiger Forschungssoftware Unterstützung beim Einsatz von KI-Tools bei der Entwicklung von HPC-fähiger Forschungssoftware Bereitstellung und Dokumentation von Tools zur Leistungsanalyse Beratung von Wissenschaftler*innen bei der Analyse und Verbesserung der Leistung ihrer Software Schulungen zur Entwicklung leistungsfähiger HPC-fähiger Forschungssoftware Beratung von Nutzenden beim Management großer Datenmengen Unterstützung von Nutzenden beim Onboarding Weiterentwicklung der bestehenden Dienste der GWDG für die sichere Ausführung im Hochleistungsrechnen SecureHPC und Trusted Research Environment (TRE/SPE) für Wissenschaftler*innen Entwicklung von Software im Bereich Forschung (Research Software Engineering) Entwicklung datenzentrierter Workflows für HPC-Systeme Anforderungen Erfolgreich abgeschlossener Masterabschluss in Informatik oder verwandten Fachbereichen Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und mindestens einer Low-Level-Programmiersprache wie C oder Fortran Erfahrung in der agilen Softwareentwicklung Sehr gute Kenntnisse im Bereich Parallelisierung, insbesondere unter Verwendung von MPI und OpenMP Umfangreiche Erfahrung im Einsatz von Leistungsanalyse-Tools auf HPC-Systemen Sehr gute Linux-Kenntnisse (z. B. Bash-Skripting, Git oder Container) Ausgezeichnete analytische und problemlösungsorientierte Fähigkeiten Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) Sehr gute Englischkenntnisse (C1) Wünschenswert Gute Kenntnisse im Bereich DevOps (z.37077 Göttingen -
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31.10.2026Partner-AnzeigeStorage Expert (m/f/d)
Your responsibilities in our team could include, for example: Design, implement, and optimize high-performance storage solutions tailored for AI and HPC workloads Conduct research on scalable, cost-effective storage architectures suitable for AI training and HPC simulations in resource-constrained environments Develop and deploy data management strategies for large-scale AI datasets, including data lifecycle management, versioning, backup, and security (e.g., GDPR-compliant data handling) Investigate and prototype AI-optimized storage systems leveraging technologies such as NVMe, SSD caching, and distributed storage (e.g., Ceph, MinIO, Lustre) Support SMEs in evaluating and selecting appropriate HPC and AI storage solutions Collaborate with data scientists and engineers to ensure storage systems meet the demands of AI model training, inference, and real-time processing Develop best practice guidelines and toolkits for SMEs to manage AI/HPC data efficiently and security Provide technical advisory and training to SME teams on data storage, performance monitoring, and data governance Monitor and benchmark storage performance, ensuring low latency, high throughput, and cost-efficiency for AI/HPC applications Requirements Master’s degree (or equivalent) in Computer Science, Electrical Engineering, Data Science, or a related field Experience in HPC systems, storage infrastructure, and AI data engineering Proven experience with high-performance storage technologies (e.g., Lustre, GPFS, Ceph, NFS, S3-compatible storage) Strong knowledge of AI/ML data pipelines, including data ingestion, preprocessing, and model training workflows Hands-on experience with containerization (Docker, Kubernetes) and orchestration tools in HPC/AI environments Familiarity with cloud storage platforms Experience in data lifecycle management, data versioning, and metadata management Solid understanding of data security, privacy (GDPR), and compliance in AI applications Excellent analytical and problem-solving skills Excellent communication skills and ability to translate technical concepts for non-technical stakeholders Very good German skills (C1) Very good English skills (C1) Willingness to travel on business Desirable Experience in research or innovation projects related to HPC, AI, or data infrastructure Knowledge of AI-driven storage optimization (e.g., predictive data placement, auto-tiering) Familiarity with open-source HPC/AI frameworks (e.g., Slurm, Singularity, MLflow, Kubeflow) Proficiency in scripting languages (Python, Bash) and system administration (Linux/UNIX) Our offer Flexible working hours and opportunity for mobile working A modern, diverse, and exceptional work environment with close proximity to academia...37077 Göttingen -
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31.10.2026Partner-AnzeigeStorage Expert (m/f/d)
Your responsibilities in our team could include, for example: Design, implement, and optimize high-performance storage solutions tailored for AI and HPC workloads Conduct research on scalable, cost-effective storage architectures suitable for AI training and HPC simulations in resource-constrained environments Develop and deploy data management strategies for large-scale AI datasets, including data lifecycle management, versioning, backup, and security (e.g., GDPR-compliant data handling) Investigate and prototype AI-optimized storage systems leveraging technologies such as NVMe, SSD caching, and distributed storage (e.g., Ceph, MinIO, Lustre) Support SMEs in evaluating and selecting appropriate HPC and AI storage solutions Collaborate with data scientists and engineers to ensure storage systems meet the demands of AI model training, inference, and real-time processing Develop best practice guidelines and toolkits for SMEs to manage AI/HPC data efficiently and security Provide technical advisory and training to SME teams on data storage, performance monitoring, and data governance Monitor and benchmark storage performance, ensuring low latency, high throughput, and cost-efficiency for AI/HPC applications Requirements Master’s degree (or equivalent) in Computer Science, Electrical Engineering, Data Science, or a related field Experience in HPC systems, storage infrastructure, and AI data engineering Proven experience with high-performance storage technologies (e.g., Lustre, GPFS, Ceph, NFS, S3-compatible storage) Strong knowledge of AI/ML data pipelines, including data ingestion, preprocessing, and model training workflows Hands-on experience with containerization (Docker, Kubernetes) and orchestration tools in HPC/AI environments Familiarity with cloud storage platforms Experience in data lifecycle management, data versioning, and metadata management Solid understanding of data security, privacy (GDPR), and compliance in AI applications Excellent analytical and problem-solving skills Excellent communication skills and ability to translate technical concepts for non-technical stakeholders Very good German skills (C1) Very good English skills (C1) Willingness to travel on business Desirable Experience in research or innovation projects related to HPC, AI, or data infrastructure Knowledge of AI-driven storage optimization (e.g., predictive data placement, auto-tiering) Familiarity with open-source HPC/AI frameworks (e.g., Slurm, Singularity, MLflow, Kubeflow) Proficiency in scripting languages (Python, Bash) and system administration (Linux/UNIX) Our offer Flexible working hours and opportunity for mobile working A modern, diverse, and exceptional work environment with close proximity to academia...37077 Göttingen
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