ülevaade Füüsikaliste ja arvutusteaduste direktoraadi (PCSD) teadlased juhivad suuri teadusuuringuid eksperimentaalse ja teoreetilise liideste keemia, keemilise analüüsi, suure energiaga füüsika, liideste katalüüsi, multifunktsionaalsete materjalide, ja integreeritud suure jõudlusega ja andmemahukas andmetöötlus. PCSD on PNNL’i peamine korraldaja teadusuuringutes, mida toetavad energeetika osakonna energeetika põhiteaduste osakonnad, täiustatud teaduslikud arvutusuuringud ja tuumafüüsika, mis kõik kuuluvad energeetikaosakonna teadusbüroosse. Lisaks teostavad direktoraadi töötajad uurimis- ja arendustegevust eratööstuse ja muude valitsusasutuste, näiteks kaitseministeeriumi ja NASA jaoks. Direktoraadi teadlased on interdistsiplinaarsete meeskondade liikmed, kes tegelevad riikliku tähtsusega väljakutsetega, mis hõlmavad kõiki energeetikaministeeriumi missioone. Kohustused Vaikse ookeani loodeosa riiklik laboratoorium (PNNL) otsib teadusandmeteadlasest praktikante, keskendudes teaduslikule masinõppele ning rakendustele dünaamilistes süsteemides ja juhtimises. Kandidaadil peab olema kogemus või huvi teadustarkvara arendamise ja teadusandmete haldamise vallas vastavalt FAIR-i põhimõtetele. Tähelepanu pööratakse dünaamiliste süsteemide, nagu tuuleenergia, hoonete energiasüsteemide, robootika või teaduslike rakenduste, nagu autonoomsed teaduslaborid, modelleerimisele ja juhtimisele. Edukatelt kandidaatidelt oodatakse ka tehniliste leidude kokkuvõtete tegemist ja eelretsenseeritud väljaannete koostamist. Edukad kandidaadid teevad koostööd multidistsiplinaarse tehnilise meeskonnaga ning neil peavad olema tugevad suhtlemis- ja suhtlemisoskused. Kvalifikatsioonid Minimaalsed kvalifikatsioonid: Kandidaadid peavad olema praegu akrediteeritud kolledžis doktoriõppes osalenud/immatrikuleeritud. Nõutav on vähemalt 3,0 GPA. Eelistatud kvalifikatsioonid: Tugevad oskused valitud rakendusmatemaatika valdkondades (nt analüüs, lineaaralgebra, dünaamilised süsteemid, modelleerimine ja simulatsioon, juhtimisteooria, graafiteooria, topoloogia, operaatoriteooria). Pythoni keele ja andmeteaduse pakettide (nt Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib) valdamine. Tarkvara versioonikontrollisüsteemide (nt Git) oskus. Kaasaegsete masinõppeteekide (nagu Pytorch või Tensorflow) valdamine tuleb kasuks. Kasuks tuleb kogemus kaasaegsete teaduslike süvaõppemeetoditega (nt närvisüsteemi ODE-d, füüsikaga informeeritud närvivõrgud, operaatorivõrgud, Hamiltoni ja Lagrangi närvivõrgud, graafiku närvivõrgud). . Kasuks tuleb piiratud optimeerimistööriistade (nt Gurobi, CPLEX) tundmine. Kasuks tuleb robootikasüsteemide projekteerimise ja juhtimise kogemus. Kasuks tuleb ROS-i kasutavate robotite programmeerimise kogemus ja robootika simulatsioonikeskkondade (nt MuJoCo) kasutamise kogemus. Taust energeetika põhi- ja rakendusteadustes (nt arvutusfüüsika või arvutus