Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
GGREEN14
Стокгольм, Швеция2 месяца назад
Формат работы
Офис
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Превратите передовые исследования в области симуляции и машинного обучения в программное обеспечение, которым могут пользоваться инженеры.
В GREEN14 мы создаем технологии симуляции для сложных промышленных процессов. Наша команда объединяет мультифизические модели, машинное обучение и экспериментальные данные для понимания таких систем, как плазменные реакторы и высокотемпературные металлургические процессы.
Мы можем создавать сложные модели и быстрые суррогаты. Теперь мы хотим превратить эту возможность в надежное программное обеспечение, которое можно использовать за пределами нашей собственной исследовательской среды.
GREEN14 была основана пять лет назад с целью разработки безуглеродного производства критически важного сырья с использованием водородной плазмы.
Сегодня мы эксплуатируем полномасштабный плазменный реактор в Стокгольме. Параллельно мы создали возможности в области мультифизического моделирования, ИИ и суррогатного моделирования.
Наша амбиция — связать эксперименты, физику, симуляцию, суррогатные модели и оптимизацию в непрерывный процесс обучения.
Но отличная модель, оставшаяся в исследовательской записной книжке, не является продуктом. Моделям нужны данные и конвейеры. Эксперименты должны быть воспроизводимыми. Программное обеспечение должно иметь API. Модели должны тестироваться и версионироваться. Вычисления должны быть быстрыми и надежными.
Вот тут-то вы и приходите.
Вы будете создавать программное обеспечение и вычислительную инфраструктуру, связывающую нашу физику, ИИ и экспериментальные данные.
Вы будете работать напрямую с учеными и инженерами, разрабатывающими наши модели, и превращать исследовательский код в программное обеспечение, которым другие инженеры смогут надежно пользоваться.
Типичная задача может начаться с кода JAX, разработанного исследователем. Ваша задача — задать вопрос:
Как нам сделать это надежным, тестируемым, воспроизводимым, быстрым и пригодным для использования кем-то, кто его не писал?
У вас будет существенная ответственность за технические основы нашей симуляционной платформы.
Многие инженеры-программисты, работающие в области симуляции, никогда не видят физическую систему, которую представляет их код.
Здесь реактор находится этажом ниже.
Наши инженеры проводят эксперименты. Датчики генерируют данные. Наша команда симуляции сравнивает результаты с моделями. Модели улучшаются. Вы создаете инфраструктуру, которая делает этот цикл быстрее и надежнее.
Наша амбиция шире, чем один реактор. Мы хотим помочь инженерам понимать, оптимизировать и масштабировать сложные высокотемпературные процессы в различных отраслях.
Вы присоединитесь к команде серьезных инженеров и ученых, которые заботятся о том, чтобы делать все правильно.
Мы международная команда, любознательная и прямолинейная. Мы бросаем вызов мышлению друг друга и меняем свое мнение, когда данные указывают нам на это.
Иерархия минимальна. Хорошие идеи важнее должностей.
Мы амбициозны, но без лишнего эго. Мы много работаем, гибко, и ценим наличие жизни вне работы.
Создавать бэкенд-архитектуры, связывающие данные датчиков, физические модели, модели машинного обучения и рабочие процессы симуляции.
Превращать исследовательский код на основе JAX в поддерживаемое, готовое к производству программное обеспечение.
Создавать конвейеры, связывающие экспериментальные данные, симуляцию, суррогаты и оптимизацию.
Разрабатывать инфраструктуру для обучения моделей, их оценки и воспроизводимости.
Создавать API, пакеты и репозитории для долгосрочного производственного использования.
Настраивать тестирование, CI/CD, версионирование и мониторинг для научного программного обеспечения.
Выявлять вычислительные узкие места и повышать производительность.
Вносить вклад в развертывание и облачную инфраструктуру по мере развития наших продуктов.
У вас есть опыт превращения технически сложного программного обеспечения из прототипа во что-то, чем другие люди могут надежно пользоваться.
Вы можете прийти из сферы разработки программного обеспечения, ML-инжиниринга, научных вычислений или инжиниринга данных.
Мы особенно заинтересованы в опыте работы с:
Python и современным программным инжинирингом.
JAX или другими фреймворками для численных расчетов и машинного обучения.
Бэкенд-архитектурами и API.
Конвейерами данных и базами данных.
Инфраструктурой машинного обучения и MLOps.
Тестированием, CI/CD и воспроизводимыми рабочими процессами.
Вычислительно интенсивными нагрузками.
Опыт работы с Docker, облачной инфраструктурой, Kubernetes, GPU-вычислениями, FastAPI или инструментами ML будет полезен. Опыт работы с JAX, научными вычислениями или симуляционным программным обеспечением особенно актуален.
Мы не ожидаем, что вы будете соответствовать всем требованиям.
Вам не нужно быть плазменным физиком.
Важно, чтобы вам нравилось работать на стыке научных вычислений, машинного обучения и реального программного инжиниринга.
Вам нравится понимать, чего пытаются достичь исследователи, но ваш инстинкт — превращать умные прототипы в системы, на которые могут полагаться другие люди.
Вы заботитесь об архитектуре, производительности и поддерживаемости, но также пишете код.
Вам также следует проявлять любопытство к физическому миру, стоящему за программным обеспечением. Наш код представляет реальную плазму, частицы, материалы и эксперименты.
Компенсация состоит из заработной платы и пенсионных отчислений.
Мы находимся в ведущем техническом университете Швеции, недалеко от центра Стокгольма и нашего плазменного реактора.
Если вы хотите превратить физику, ИИ и экспериментальные данные в программное обеспечение, которое может изменить подход к разработке и оптимизации промышленных процессов, мы будем рады услышать от вас.
Эта вакансия будет открыта до тех пор, пока мы не найдем подходящего кандидата.
Turn cutting-edge simulation and ML research into software that engineers can actually use.
At GREEN14, we are building simulation technology for complex industrial processes. Our team combines multiphysics models, machine learning and experimental data to understand systems such as plasma reactors and high-temperature metallurgical processes.
We can build sophisticated models and fast surrogates. Now we want to turn that capability into robust software that can be used beyond our own research environment.
GREEN14 started five years ago with a mission to develop emission-free production of critical raw materials using hydrogen plasma.
Today, we operate a full-scale plasma reactor in Stockholm. Alongside it, we have built capabilities in multiphysics simulation, AI and surrogate modelling.
Our ambition is to connect experiments, physics, simulation, surrogate models and optimization into a continuous learning process.
But a great model sitting in a research notebook is not a product. Models need data and pipelines. Experiments need to be reproducible. Software needs APIs. Models need to be tested and versioned. Computation needs to be fast and reliable.
That is where you come in.
You will build the software and computational infrastructure connecting our physics, AI and experimental data.
You will work directly with scientists and engineers developing our models and turn research code into software other engineers can reliably use.
A typical problem might start with JAX code developed by a researcher. Your job is to ask:
How do we make this reliable, testable, reproducible, fast and usable by someone who did not write it?
You will have substantial ownership over the technical foundations of our simulation platform.
Build backend architectures connecting sensor data, physics models, ML models and simulation workflows.
Turn JAX-based research code into maintainable, production-ready software.
Build pipelines connecting experimental data, simulation, surrogates and optimization.
Develop infrastructure for model training, evaluation and reproducibility.
Build APIs, packages and repositories for long-term production use.
Establish testing, CI/CD, versioning and monitoring for scientific software.
Identify computational bottlenecks and improve performance.
Contribute to deployment and cloud infrastructure as our products mature.
You have experience taking technically complex software from prototype to something other people can reliably use.
You might come from software engineering, ML engineering, scientific computing or data engineering.
We are particularly interested in experience with:
Python and modern software engineering.
JAX or other numerical and ML frameworks.
Backend architectures and APIs.
Data pipelines and databases.
ML infrastructure and MLOps.
Testing, CI/CD and reproducible workflows.
Computationally intensive workloads.
Experience with Docker, cloud infrastructure, Kubernetes, GPU computing, FastAPI or ML tooling is useful. Experience with JAX, scientific computing or simulation software is particularly relevant.
We do not expect you to tick every box.
You do not need to be a plasma physicist.
What matters is that you enjoy working at the boundary between scientific computing, machine learning and real-world software engineering.
You like understanding what researchers are trying to achieve, but your instinct is to turn clever prototypes into systems other people can depend on.
You care about architecture, performance and maintainability, but you also write code.
You should also be curious about the physical world behind the software. Our code represents real plasma, particles, materials and experiments.
Many software engineers working in simulation never see the physical system their code represents.
Here, the reactor is downstairs.
Our engineers run experiments. Sensors generate data. Our simulation team compares results with models. The models improve. You build the infrastructure that makes that loop faster and more reliable.
Our ambition is broader than one reactor. We want to help engineers understand, optimize and scale complex high-temperature processes across industries.
You will join a team of serious engineers and scientists who care about getting things right.
We are international, curious and direct. We challenge each other's thinking and change our minds when the data tells us to.
There is very little hierarchy. Good ideas matter more than titles.
We are ambitious, but low on ego. We work hard, flexibly, and value having a life outside work.
Compensation consists of salary and pension.
We are based at Sweden's leading technical university, close to central Stockholm and our plasma reactor.
If you want to turn physics, AI and experimental data into software that could change how industrial processes are developed and optimized, we would like to hear from you.
The position will remain open until we find the right person.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 65 200 до 108 000
