wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter (m/w/d)

Als Kompetenzzentrum für Hochleistungsrechnen (HPC) bietet das Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) seit 2005 Forschenden verschiedener Anwendungsfelder Zugang zu HPC-Systemen und Unterstützung bei deren effizienter und hochskalierbarer Nutzung. Seit 2021 ist es eines von neun deutschen NHR-Zentren (Zentren für Nationales Hochleistungsrechnen) – NHR@TUD – und bietet deutschlandweit HPC-Dienste und Unterstützung an. Die Technische Universität Dresden (TUD) begreift Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerberinnen und Bewerber, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten. Die TUD steht für eine Universitätskultur, die geprägt ist von Weltoffenheit, Wertschätzung, Innovationsfreude und Partizipation. Sie begreift Diversität als kulturelle Selbstverständlichkeit und Qualitätskriterium einer Exzellenzuniversität. Entsprechend begrüßen wir alle Bewerberinnen und Bewerber, die sich mit ihrer Leistung und Persönlichkeit bei uns und mit uns für den Erfolg aller engagieren möchten.

Am Center for Interdisciplinary Digital Sciences (CIDS)ist im Department Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

wiss. Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter (m/w/d)

Dateisysteme und Daten im HPC-Bereich

(bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen E 13 TV-L)

zunächst bis 31.12.2030 (Beschäftigungsdauer gem. WissZeitVG) zu besetzen. Eine Verlängerung in weiteren Projekten ist angestrebt. Die Vereinbarkeit von Familie und Beruf hat einen hohen Stellenwert. Die Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte mit 87,5% der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit geeignet. Bitte vermerken Sie diesen Wunsch in Ihrer Bewerbung.

Aufgaben:

• Konzeption, Implementierung und Betrieb innovativer, paralleler Dateisysteme auf höchstem Leistungsniveau, einschließlich der Analyse und Optimierung der Speicher-Performance sowie der Evaluierung der I/O-Nutzung für datenintensive Anwendungen