Overzicht In een tijd waarin complexe milieuproblemen zich op alle fronten voordoen, leveren de staf, capaciteiten en faciliteiten van de Afdeling Nucleaire Wetenschappen wetenschappelijke en technologische innovaties voor het milieu, maar ook voor energie en nationale veiligheidsbehoeften. Ons gevarieerde werk richt zich op een breed scala aan nationale en internationale uitdagingen, van het bieden van oplossingen die de gezondheid beschermen van mensen die in gevaarlijke omgevingen moeten werken, tot het ontwikkelen van duurzame nieuwe materialen, het stroomlijnen van industriële processen voor verbeterde productiviteit en effectiviteit, en het leveren van nieuwe benaderingen voor milieubescherming. opruimen. De capaciteiten en inspanningen van de Afdeling Nucleaire Wetenschappen zijn gericht op drie belangrijke gebieden, waaronder milieugezondheid en herstel, nucleaire regelgeving en kernenergie. De Radiological Materials (RM) Group, onderdeel van de afdeling Nucleaire Wetenschappen van PNNL’, is op zoek naar een Post-Bachelor Research Associate met een achtergrond in computer- en/of data science. Deze positie zou helpen bij het ontwikkelen van software om te helpen bij het onderzoek naar de ontwikkeling van kernafval en het toepassen van machine learning en optimalisatie op onderwerpgebieden die verband houden met de opslag en verwijdering van kernafval. Waarom zou ik solliciteren? PNNL’s RM Group is een topgroep in het land die onderzoek doet met betrekking tot voorspellende glaseigenschapsmodellen op basis van compositie. Met toegang tot ultramoderne apparatuur en toonaangevende experts op gebieden die verband houden met glaswetenschap, is dit een unieke kans voor aanvragers die geïnteresseerd zijn in computationele wetenschappen in relatie tot nucleaire en chemische technologie. Verantwoordelijkheden De succesvolle kandidaat zal samenwerken met onderzoekswetenschappers om verschillende aspecten van het ontwerp van (gesimuleerde) kernafvalvormen te bestuderen. De nadruk zal liggen op het ontwikkelen van tools/software om het beheer en onderhoud van de afvalglasdatabase te verbeteren, het ontwikkelen van machine learning-modellen om verschillende eigenschappen van afvalglas te voorspellen, en het ontwikkelen van programmeercodes om data-analyse en -behandelingen te versnellen. Gegevensinterpretatie, presentatie en documentatie zijn belangrijke vereisten voor het werk. Individuen kunnen ook deelnemen aan laboratoriumwerk met betrekking tot het verzamelen van gegevens voor het ontwerpen van afvalformulieren. Deze functie is ter ondersteuning van ORP-projecten. Kwalificaties Minimale kwalificaties: Kandidaten moeten in de afgelopen 24 maanden of binnen de komende 8 maanden een bachelordiploma’ hebben behaald aan een geaccrediteerde hogeschool of universiteit. Minimale algemene GPA van 2,5 vereist. Voorkeurskwalificaties: In het bezit zijn van een bachelor’diploma in een vakgebied op het gebied van wetenschap, technologie, techniek of wiskunde (STEM) -OF- In het bezit zijn van een bachelor’diploma in computerwetenschappen of datawetenschap. Cumulatieve GPA van 3.0 of hoger. Ervaring hebben met databeheer, gebruikersinterface-ontwikkelingen, programmeertalen (bijv. Python), machine learning-bibliotheken (bijv. TensorFlow, PyTorch, sklearn) en optimalisatiepakketten (bijv. Gekko, CasADi). Beschikken over vaardigheid in Python, en meer specifiek ervaring met verstand