Pārskats Fizisko un skaitļošanas zinātņu direktorāta (PCSD) pētnieki vada lielus pētniecības darbus eksperimentālajā un teorētiskajā saskarnes ķīmijā, ķīmiskajā analīzē, augstas enerģijas fizikā, saskarnes katalīzē, daudzfunkcionālos materiālos, un integrēta augstas veiktspējas un datu ietilpīga skaitļošana. PCSD ir PNNL’ galvenais pārvaldnieks pētniecībā, ko atbalsta Enerģētikas departamenta Enerģētikas pamatzinātņu biroji, progresīvās zinātniskās skaitļošanas izpētes un kodolfizikas nodaļas Enerģētikas departamenta Zinātnes biroja ietvaros. Turklāt direktorāta darbinieki veic pētniecību un izstrādi privātajai nozarei un citām valsts aģentūrām, piemēram, Aizsardzības departamentam un NASA. Direktorāta pētnieki ir starpdisciplināru komandu dalībnieki, kas risina valsts nozīmes izaicinājumus, kas aptver visas Enerģētikas departamenta misijas. Pienākumi Klusā okeāna ziemeļrietumu nacionālā laboratorija (PNNL) meklē pētījumu datu zinātnieku praktikantus, koncentrējoties uz zinātnisku mašīnmācību un lietojumprogrammām dinamiskās sistēmās un kontrolē. Kandidātam jābūt pieredzei vai interesei par zinātniskās programmatūras izstrādi un zinātnisko datu pārvaldību saskaņā ar FAIR principiem. Uzsvars tiks likts uz dinamisku sistēmu, piemēram, vēja enerģijas, ēku energosistēmu, robotikas vai zinātnes lietojumprogrammu, piemēram, autonomu zinātnes laboratoriju, modelēšanu un kontroli. Paredzams, ka veiksmīgie kandidāti palīdzēs apkopot tehniskos atklājumus un sniegt ieguldījumu recenzētu publikāciju izstrādē. Veiksmīgie kandidāti sadarbosies daudznozaru tehniskā komandā, un tiem ir jābūt spēcīgām komunikācijas un starppersonu prasmes. Kvalifikācijas Minimālās kvalifikācijas: Kandidātiem pašlaik ir jābūt reģistrētiem/imatrikulētiem doktora programmā akreditētā koledžā. Nepieciešams vismaz 3,0 GPA. Vēlamās kvalifikācijas: Spēcīgas prasmes atsevišķās lietišķās matemātikas jomās (piemēram, analīze, lineārā algebra, dinamiskās sistēmas, modelēšana un simulācija, vadības teorija, grafu teorija, topoloģija, operatoru teorija). Prasme izmantot Python valodas un datu zinātnes pakotnes (piemēram, Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib). Prasme strādāt ar programmatūras versiju kontroles sistēmām (piemēram, Git). Mūsdienu mašīnmācīšanās bibliotēku (piemēram, Pytorch vai Tensorflow) prasme tiek uzskatīta par priekšrocību. Pieredze ar modernām zinātniskām dziļās mācīšanās metodēm (piemēram, neironu ODE, fizikas informācijas neironu tīkliem, operatoru tīkliem, Hamiltona un Lagranža neironu tīkliem, grafu neironu tīkliem) tiek uzskatīta par priekšrocību. . Ierobežotu optimizācijas rīku (piem., Gurobi, CPLEX) pārzināšana ir priekšrocība. Pieredze robotu sistēmu projektēšanā un robotikas sistēmu vadībā tiek uzskatīta par priekšrocību. Pieredze ar robotu programmēšanu, izmantojot ROS, un pieredze ar robotikas simulācijas vidēm (piemēram, MuJoCo) tiek uzskatīta par priekšrocību. Pamatinformācijas un lietišķo enerģētikas zinātņu (piemēram, skaitļošanas fizikas vai skaitļošanas) priekšzināšanas