Ki-anwendungsbetreuer:in Für Hpc

Das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) wurde als erstes Bundeshöchstleistungsrechenzentrum (engl. high-performance computing, **HPC**) in Deutschland gegründet. Es betreibt einen der schnellsten **Supercomputer** der Welt und bietet verschiedene HPC-Lösungen und Dienstleistungen für Universitäten, Forschungseinrichtungen und die Industrie an. Darüber hinaus ist das HLRS weltweit führend in den Bereichen Ingenieurwesen und globale Systemwissenschaften. Wissenschaftler am HLRS erforschen neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (**KI**), Cloud Computing und Quantencomputing (**QC**), mit dem Ziel, diese neuartigen Technologien mit dem Höchstleistungsrechnen zu integrieren und die Hürde für neue User Communities beim Einsatz von HPC-Technologien zu senken. In diesem Zusammenhang ist das HLRS maßgeblich an internationalen und nationalen Forschungsprojekten in den oben genannten Bereichen beteiligt.

**Sicherstellung der Verfügbarkeit der Supercomputing-Ressourcen des GCS**

Das Projekt **SiVeGCS** stellt wichtige Mittel für die drei nationalen Supercomputing-Zentren innerhalb des Gauß Centre for Supercomputing, kurz GCS, in Deutschland bereit. Mitglieder des GCS sind das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart, das Forschungszentrum Jülich und das Leibniz Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften. Das Projekt unterstützt nicht nur die Entwicklung und den Betrieb der Supercomputing-Systeme des GCS, sondern verbessert auch die Fähigkeit der Zentren, einen hochwertigen **User Support** anzubieten, der insbesondere die Effizienz ihrer Anwendungen steigern soll.

**Expert:in für KI-Anwendungsunterstützung im SiVeGCS-Projekt**

Wir suchen eine hochmotivierte Person zur Unterstützung von Nutzern bei der effizienten Bereitstellung, Verwaltung und **Optimierung von KI-Workloads** innerhalb des SiVeGCS-Projekts am HLRS. Diese Rolle konzentriert sich auf die** direkte Unterstützung von HPC-Nutzern**, das Troubleshooting sowie die Sicherstellung bewährter Verfahren für die KI-Entwicklung und -Bereitstellung in Höchstleistungsrechnerumgebungen. Die erfolgreiche Kandidatin oder der erfolgreiche Kandidat arbeitet eng mit KI-Forschern, Softwareentwicklern und Systemadministratoren zusammen, um eine **nahtlose Integration bei der Nutzung von KI-Anwendungen** zu gewährleisten. Diese Position erfordert ein tiefgehendes Verständnis von KI-Workflows und HPC-Architekturen. In diesem Zusammenhang suchen wir daher eine:n

**KI-Anwendungsbetreuer:in für HPC**
**(m/w/d, bis TV-L 13, 100%)**
**HLRS_11_2025**:
zur Unterstützung der KI-Anwendungsunterstützung im Rahmen des SiVeGCS-Projekts in enger Zusammenarbeit mit Nutzenden, Systemadministratoren und externen Stakeholdern.

Es handelt sich um eine befristete Stelle. Die Beschäftigung ist gemäß den gesetzlichen Bestimmungen in Abhängigkeit der verfügbaren Projektmittel bis Projektende im Jahr 2032 befristet. Die Vergütung für diese Stelle richtet sich nach persönlicher Qualifikation bis zur Stufe TV-L 13.

**Ihre Aufgaben**
- Technische Unterstützung und Beratung für Nutzer bei der Implementierung und Optimierung von KI-Workloads auf den HPC-Systemen des HLRS.
- Direkte Unterstützung externer Nutzer bei KI- und hybriden HPC-KI-Workflows (Simulationen).
- Benchmarking, Analyse und Optimierung von KI-Workflows auf HPC-Systemen unter Verwendung von Profiling-Tools.
- Mitarbeit an Dokumentation und wissenschaftlichen Veröffentlichungen (z. B. Konferenzen, White Papers, Fachzeitschriften).
- Zusammenarbeit mit Industriepartnern und Forschungseinrichtungen zur Entwicklung von zukunftsweisenden KI-Lösungen mit HPC-Ressourcen.

**Ihr Profil**
- Einen Masterabschluss oder Promotion in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Computational Sciences, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Bereich.
- Fundierte Kenntnisse in KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning.
- Idealerweise Erfahrung mit HPC-Rechenumgebungen und Ausführung von Simulationen in den Bereichen Ingenieurswissenschaften und Fertigung.
- Erfahrung in der Softwareentwicklung mit KI/ML-Bibliotheken (z. B. PyTorch, JAX, Horovod).
- Verständnis von CPU-, GPU- und parallelen Rechenarchitekturen sowie kollektiver Kommunikation (bspw. All-reduce).
- Tiefgehende Kenntnisse in Linux-Betriebssystemen, Versionskontrolle und Fehlerverfolgung.
- Erfahrung mit Containerisierung (z. B. Singularity, Apptainer) und Cloud-basierten HPC-Ansätzen ist von Vorteil.
- Hervorragende technische Kommunikationsfähigkeiten, sowohl schriftlich als auch mündlich, zur Zusammenarbeit mit internen und externen Interessengruppen.
- Fähigkeit zur Arbeit in einem interdisziplinären Umfeld mit technischen und nicht-technischen Beteiligten.
- Problemlösungsorientierte Denkweise mit der Fähigkeit, Herausforderungen effektiv zu bewältigen.
- Fließende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch.

**Was wir bieten**
- Abwechslungsreiche Tätigkeiten in motivierten Teams.
- Spannende Einblicke in wissenschaftliches Arbeiten und das Management vo