Die Speicherung zahlreicher großskaliger Datensätze soll innerhalb der bestehenden Infrastruktur nachhaltig realisiert und die Ladezeiten für Datensätze minimiert werden. Die Tätigkeiten umfassen die Bereiche Bildgebung und Bildkompressionsalgorithmen, Array-Datenbanken, große verteilte Rechnersysteme sowie virtuelle Dateisysteme. Ziel ist es, die Datenorganisation für komplexe, mehrdimensionale Tomographiedaten zu definieren und Workflows zur Datenreduktion zu implementieren.

Folgende Aufgaben erwarten Sie:

• Bewertung von Kompressionsverfahren für Rohdaten und rekonstruierte Tomogramme
• Erstellung einer Kompressionsstrategiezur Optimierung des Datenarchivs
• Evaluierung von Array-Datenbanken, die als Caching-Dienst fungieren
• Entwicklung eines Software-Frameworks zum Datenzugriff und zur Datenreduktion
• Integration der Datenreduktionssoftware in Datenerfassungs-Pipelines
• Dokumentation von Softwareschnittstellen (API) und -funktionen
• Publikation der Ergebnisse

Sie verfügen über:

• Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium sowie eine Promotion in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fachbereich
• Gute Programmierkenntnisse, insbesondere in C und Python
• Erfahrung in der Bildverarbeitung
• gute Linux-Kenntnisse
• Erfahrung mit Kompressionsalgorithmen, moderner Datenbanktechnologien, virtueller Dateisysteme, HPC und paralleler Programmierung mit OpenCL/CUDA sind von Vorteil

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