Jobs at SCC

• Serviceprozessmanager (w/m/d)
• Scientific Researcher (m/f/d) Adjoint Monte Carlo Simulation for Inverse Problems - PhD Position / 75% part-time -

Serviceprozessmanager (w/m/d)

Category

Job description

Das Scientific Computing Center ist das Informationstechnologie-Zentrum des KIT.

Die Abteilung Client- und Servicemanagement (CSM) betreibt die Arbeitsplatzendgeräte für die Verwaltungseinrichtungen des KIT und stellt einen sicheren und störungsarmen Betrieb sicher.

Als Teil des Servicemanagement-Teams gehören zu Ihren Aufgaben:

• Gestaltung, Steuerung und kontinuierliche Weiterentwicklung unserer IT-Serviceprozesse in einer zentralen Rolle
• Mit einem ausgeprägten Organisationsverständnis und einem ganzheitlichen Blick auf Prozessarchitekturen sorgen Sie für reibungslose Abläufe und eine hohe Servicequalität
• Analyse bestehender Prozesse, Identifikation von Optimierungspotenzialen und Begleitung der Umsetzung im Rahmen von Projekten
• Einbringung Ihrer Expertise im Prozess- und Projektmanagement sowie die Funktion als Schnittstelle zwischen Fachbereichen, IT und externen Partnern
• Ihr strukturiertes Vorgehen und Ihr Verständnis für komplexe Zusammenhänge tragen maßgeblich zur Effizienz und Zukunftsfähigkeit unserer Serviceorganisation bei
• Unterstützung in der konkreten Beratungstätigkeit im Servicedesk, der zentralen Anlaufstelle des SCC für alle Anfragen, Problemmeldungen und Wünsche rund um die IT-Dienste des SCC

Personal qualification

Sie bringen mit:

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master / Diplom (Uni)) im Bereich Wirtschaftsinformatik, Betriebswirtschaft, oder eine vergleichbare Qualifikation
• Erfahrung im Prozessmanagement – von der Analyse über die Modellierung bis zur Optimierung von Geschäfts- und IT-Prozessen
• Verständnis für Prozessarchitekturen und deren Integration in bestehende Organisationsstrukturen
• Praxiserfahrung im Projektmanagement
• Verständnis für IT-Infrastrukturen und Betriebsprozesse, um technische Anforderungen in servicerelevante Prozesse zu übersetzen
• Persönlich überzeugen Sie durch Ihre Teamfähigkeit, Eigeninitiative und Kreativität sowie Kommunikationsfähigkeit, Durchsetzungskraft und der Fähigkeit konzeptionell und strategisch zu denken

Neugierig auf eine aufregende und vielseitige Rolle in einem agilen Team? Entdecken Sie mehr über SCC als Ihren beruflichen Place to be: KIT - SCC - Über uns - Arbeiten am SCC

Scientific Researcher (m/f/d) Adjoint Monte Carlo Simulation for Inverse Problems
- PhD Position / 75% part-time -

Category

Job description

The Scientific Computing Center (SCC) is a central scientific institution of KIT in connection with tasks in research, teaching, and innovation and performs overarching services within KIT and for external parties.

We are looking for a researcher to work on uncertainty quantification and inverse problems in the setting of medical imaging problems. Specifically, the researcher will work on the development of efficient adjoint simulations for kinetic Monte Carlo simulations for radiative transport equations. Developing such simulations will require combining mathematical modeling techniques for deriving adjoint equations with programming techniques to produce an efficient implementation. In particular, a memory-efficient implementation is foreseen using reversible pseudorandom number generators. The ultimate goal is to integrate these techniques into an existing code, in collaboration with industrial partners.

This position offers the possibility to acquire a PhD degree while working in the CSMM research group, headed by Professor Martin Frank. This thesis will be carried out within the scope of an interuniversity BMTFR project under the funding theme “Mathematics for Innovation”, in collaboration with an industry partner. An industrial internship may also be possible within this framework. The successful applicant will also be associated with KIT’s KCDS graduate school.

Personal qualification

• You have a master's degree in applied mathematics, computational science or a compatible STEM subject. You can demonstrate a solid foundation in programming through either academic projects or otherwise.
• Knowledge or experience in at least one of these methodological fields is an advantage: mathematical modeling, stochastic simulation and uncertainty quantification. Further, prior experience in C++ and/or CUDA is a plus.

Curious about an exciting and versatile role in an agile team? Discover more about SCC as your professional place to be: https://www.scc.kit.edu/en/aboutus/working-at-scc.php