개요 물리 및 전산 과학 위원회(PCSD) 연구자들은 실험 및 이론 계면 화학, 화학 분석, 고에너지 물리학, 계면 촉매 작용, 다기능 재료 및 통합 고성능 분야의 주요 R&D 노력을 이끌고 있습니다. 그리고 데이터 집약적인 컴퓨팅. PCSD는 에너지부 과학부 산하 에너지부 기초 에너지 과학부, 첨단 과학 컴퓨팅 연구, 핵물리학부에서 지원하는 연구를 담당하는 PNNL17>의 주요 책임자입니다. 또한 이사회 직원은 민간 산업과 국방부, NASA 등 기타 정부 기관을 위한 연구 개발을 수행합니다. 이사회의 연구원들은 에너지부의 모든 임무에 걸쳐 국가적으로 중요한 과제를 다루는 학제간 팀의 구성원입니다. 책임 다양한 데이터를 분석하기 위한 방법, 프로세스 및 시스템을 설계, 개발 및 구현합니다. 통계, 기계 학습, 고급 수학, 시뮬레이션, 소프트웨어 개발 및 데이터 모델링에 대한 지식을 적용하여 데이터를 통합 및 정리하고, 패턴을 인식하고, 불확실성을 해결하고, 질문을 제기하고, 구조적 및/또는 구조화되지 않은 데이터에서 발견합니다. 복잡하고 고차원적인 데이터 세트의 탐색적 데이터 분석을 기반으로 솔루션을 생성합니다. 데이터에서 최적의 가치를 추출하는 예측 모델과 고급 알고리즘을 설계, 개발 및 평가합니다. 응용 분야 전반에 걸쳐 기술을 이전하는 능력을 보여줍니다. 자격 최소 자격: BS/BA 이상 우대 자격: 전산화학 및 화학정보학, 특히 소분자 및 단백질 구조 데이터에 맞는 그래프 또는 컨볼루션 신경망 개발에 중점을 둔 모델링 및 시뮬레이션 데이터 통합 ​​분야의 능숙도. 회귀 및 분류 알고리즘, 감독/비지도 학습 기술, Random Forest, SVM 및 다양한 신경망을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 기계 학습 알고리즘 및 패키지에 대해 잘 알고 있습니다. sci-kit Learn, MATLAB, theano, Torch 및 TensorFlow와 같은 딥 러닝 프레임워크에 대한 경험이 필수적입니다. Unix/Linux 환경과 HPC(고성능 컴퓨팅) 및 클라우드 컴퓨팅 환경에서 작업한 탄탄한 경험입니다. Python, R, Matlab과 같은 고급 프로그래밍 언어에 대한 능숙도가 중요합니다. 화학, 재료과학, 화학정보학, 전산화학/생물학의 기초와 함께 자율과학, AI/ML, 데이터 과학, 자연어 처리에 대한 배경 지식이나 경험이 매우 중요합니다. 프런트엔드 기술(HTML, CSS, JavaScript) 및 프레임워크(React, Angular, Vue.js) 경험. 서버측 언어(Node.js, Python, Ruby on Rails)에 대한 백엔드 개발 기술도 필요합니다. 디자인 패턴을 포함한 소프트웨어 엔지니어링 개념에 대한 강력한 이해,