Akademische Mitarbeiterin / Akademischer Mitarbeiter (w/m/d)

Einleitung

Das neue Projekt MorphoSphere entwickelt eine fortschrittliche Datenmanagement-Architektur für die verteilte, intelligente und interaktive Speicherung sowie Analyse großer 3D-tomographischer Datensätze. Es integriert Großforschungsbildgebungsanlagen (PETRA III bei DESY, KIT Light Source), Hochleistungsrechen- und Dateninfrastrukturen bei DESY, KIT und der Universität Heidelberg sowie verschiedene wissenschaftliche Communities. Ziel ist es, Datentransfer, -verarbeitung und -visualisierung zu optimieren und dadurch wissenschaftliche Entdeckungen in unterschiedlichen Forschungsbereichen zu beschleunigen.

Aufgaben

• Untersuchung verlustfreier und verlustbehafteter Kompressionsverfahren sowie Analyse der von Anwendern eingesetzten Bildverarbeitungspipelines
• Evaluation dieser Verfahren auf realen Datensätzen und Entwicklung eines Kompressionsverfahrens mit maximaler Kompressionsrate bei Erhalt der für die Weiterverarbeitung relevanten Bildinformationen
• Implementierung automatisierter Datenreduktions-Workflows und Integration in Dateningest-Pipelines zu den Speichersystemen
• Entwicklung eines Datenzugriffs-Frameworks, das einen transparenten Zugriff auf komprimierte Daten für bestehende Anwendungen ermöglicht
• Einsatz von Caching-Mechanismen zur Minimierung der Ladezeiten für vollständige Datensätze sowie für anwendungsspezifische Teilmengen
• Veröffentlichung einer Studie zu Kompressionsverfahren sowie Dokumentation der entwickelten Software

Profil

• Ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Fachbereich
• Fundiertes Verständnis von Systemdesign-Prinzipien mit Schwerpunkt auf Performance, Skalierbarkeit und architektonischen Trade-offs
• Fähigkeit, Architekturentscheidungen unter realen Randbedingungen analytisch zu bewerten und fundiert zu begründen
• 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