Программист-математик

1. Поддержка и развитие имеющегося функционала 3D-моделирования. 2. Реализация алгоритмов построения конечно-элементных сеток по геологическим данным. 3. Реализация алгоритмов обработки снимков компьютерной томографии керна. 4. Реализация численных методов моделирования физических процессов. 5. Поддержка и развитие имеющегося конечно-элементного расчетчика. 6. Реализация алгоритмов обработки и интерпретации сейсмических данных. 7. Программная оптимизация и параллелизация вычислительных алгоритмов. 8. Доработка существующего Python и C++ кода, техническая поддержка кода.

• Оформление по ТК РФ;
• График работы с 9 до 18;
• Оборудованное рабочее место;
• Бесплатный трансфер Казань-Иннополис-Казань;
• Отсутствие дресс-кода.

Но это еще не все!

Фитнес.  Корпоративная скидка на посещение самого крутого фитнес-клуба Иннополиса.

Здоровье.  ДМС по окончании испытательного спроса.

Образование.  Доступ к интересным лекциям университета и корпоративной библиотеке.

1. Высшее физико-математическое или техническое образование. 2. Знание линейной алгебры, численных методов, теории вероятности, математической статистики, алгоритмов вычислительной геометрии, развитые аналитические способности. 3. Знание какого-либо из численных методов решения систем уравнений в частных производных: метода конечных элементов, объёмов или разностей; знание методов решения СЛАУ, и опыт их реализации. 4. Опыт разработки на C++, Python. 5. Знание системы контроля версий Git, владение сборкой на cmake. 6. Опыт в реализации алгоритмов моделирования трехмерных тел, построения расчетных сеток и оптимизация их качества. 7. Английский язык (способность читать научные публикации, отчеты и составлять аннотации на языке оригинала). Будет плюсом:1. Опыт разработки MPI-распараллеленных наукоёмких кодов для решения прикладных задач в области математического моделирования (решение СЛАУ, вычислительная гидродинамика, механика твердого тела, линейная упругость). 2. Научные публикации в области численного моделирования. 3. Степень кандидата физико-математических наук. 4. Знание теории машинного обучения.