System Engineer für eine Cloud-ähnliche HPC-Infrastruktur

System Engineer für eine Cloud-ähnliche HPC-Infrastruktur # 100%, Singapore, befristet #### Drucken  The Singapore-ETH Centre wurde 2010 von der ETH Zurich – der Schweizerischen Eidgenössischen Technischen Hochschule – und der National Research Foundation (NRF) von Singapore als Teil des NRF-s CREATE campus gegründet. Als einziges Forschungszentrum der ETH Zurich ausserhalb der Schweiz hat das Zentrum die Forschungskapazität der ETH Zurich gestärkt, um nachhaltige Lösungen für globale Herausforderungen in der Schweiz, in Singapore und den umliegenden Regionen zu entwickeln. Mit Sitz in Asien, in einer sich schnell urbanisierenden Region, zielt das Singapore-ETH Centre darauf ab, durch seine Programme: Future Cities Lab Global (FCL Global) und Future Health Technologies (FHT) praktische Lösungen für einige der dringendsten Herausforderungen in den Bereichen urbane Nachhaltigkeit, Resilienz und Gesundheit zu bieten. Das Zentrum dient als intellektuelles Zentrum für die Forschung und bringt leitende Forscher und Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen und Hintergründen zusammen. Um den Austausch von Ideen und Fachwissen zu fördern, arbeiten unsere Forscher aktiv mit Universitäten und Forschungsinstituten zusammen und engagieren sich bei Industrie und Regierungsbehörden, um Wissen in praktische Lösungen für reale Probleme zu übersetzen. Projektgrundlagen ## The AIS Instrumentation Gym ist eine mehrschichtige ML-Plattform, die sowohl von der National University of Singapore als auch vom Singapore-ETH Centre (SEC) für gemeinsam genutzte wissenschaftliche Instrumente (z. B. Elektronenmikroskopie, Röntgenbildgebung und Lichtmikroskopie) aufgebaut wird. Sie unterstützt Forscher über drei Rechenskalen hinweg: Laptop-basiertes Prototyping (S-Gym), Single-GPU-Workstations (M-Gym) und Multi-Node-HPC am National Supercomputing Centre Singapore (L-Gym). Der Zweck des Gyms besteht darin, die Lücke zwischen hochdimensionalen wissenschaftlichen Daten und der Hypothesengenerierung zu schliessen. Dies geschieht, indem rohe Bilddaten in gelernte, interpretierbare Repräsentationen umgewandelt werden, die Wissenschaftler als navigierbare Landschaften erkunden können: Muster, Anomalien und Strukturen werden in Skalen lesbar gemacht, die die menschliche Intuition ohne Hilfe nicht mehr erreichen kann. Als Ökosystem bringt das Gym Fachwissenschaftler, ML-Forscher und Systementwickler um eine gemeinsame Plattform zusammen. Wir stellen nun Vollzeit-Ingenieure und Forscher ein, um die Plattform aufzubauen, zu validieren und zu skalieren. Stellenbeschreibung ## Als System Engineer für eine Cloud-ähnliche HPC-Infrastruktur werden Sie: • Das HPC-Backbone für das AIS Instrumentation Gym verwalten, das als One-Stop, End-to-End-Forschungsplattform für AI4S-Workflows dient. • Integrierte Datenmobilitätsprotokolle implementieren, um einen nahtlosen, sicheren Datentransfer zwischen verteilten Forschungsstandorten (z. B. NUS, NTU, NSCC, CSCS) zu gewährleisten. • Nachhaltige Datenaufbewahrungsrichtlinien verwalten und abgestufte Speicherlösungen implementieren, die ein Gleichgewicht zwischen schnellem Zugriff für aktives Training und Archivierung für langfristige Reproduzierbarkeit schaffen. • Die federierte Reproduzierbarkeit unterstützen, indem Workflows entwickelt werden, die das Klonen/Forking von Datensätzen über mehrere HPC-Standorte hinweg ermöglichen, um die Duplizierung von Aufwänden zu reduzieren. • Die zentrale IT-Infrastruktur mithilfe von IaC-Tools (Ansible, Terraform/OpenTofu) verwalten und bereitstellen. • Die Systemmanagement-Plattform (OpenCHAMI) und das Container-Orchestrierungssystem (Kubernetes) installieren und verwalten. • Die Management-Ebene verwalten, um Multi-Tenant-vClusters und die dynamische vService-Erstellung zu unterstützen. Die Position erfordert vierteljährliche Reisen in die Schweiz, um sich mit dem Kernteam in der Schweiz abzustimmen. Kommen Sie zu uns, um eine HPC-Infrastruktur an der Spitze der Innovation zu betreiben und Auswirkungen innerhalb eines erstklassigen Tech-Stacks zu erzielen. Profil ## Muss-Kriterien: • Ein Bachelor-Abschluss oder höher in Computer Engineering, Informatik, einem relevanten technischen Bereich oder gleichwertiger praktischer Erfahrung. • Sie sollten Kenntnisse haben in: 1. Microservice-Architektur 2. Automatisierungstools und -frameworks, einschliesslich CI/CD-Prozessen und -Ökosystemen (z. B. Gitlab CI, HashiCorp Vault) 3. Entwicklung von Ansible-Konfigurationen 4. Versionsverwaltungssystemen und CI/CD-Workflows wie ArgoCD 5. Kubernetes 6. Erlernen von OpenCHAMI 7. IaC-Tools wie Terraform/OpenTofu 8. Erfahrung mit verteilter oder föderierter Forschungsinfrastruktur (z. B. standortübergreifender Datentransfer, sichere standortübergreifende Authentifizierung). 9. Verständnis von HPC-Workflows und Datenaufbewahrungsrichtlinien in einer Multi-Tenant-Forschungsumgebung. Bevorzugt: • Erfahrung mit datenzentrierten HPC-Workloads und standortübergreifender Forschungsinfrastruktur. • Vertrautheit mit dem Forschungslebenszyklus (Datenbereinigung, Provenance-Tracking und Model Lifecycle Management). • Persönliche Eigenschaften: 1. Selbstmotivierter und proaktiver Teamplayer 2. Starke Kommunikationsfähigkeiten oder Interesse, diese zu entwickeln 3. Starke Problemlösungskompetenz mit Toleranz für Unsicherheit und Veränderung 4. Versteht Benutzerbedürfnisse und arbeitet kollaborativ an deren Lösung 5. Anpassungsfähig und bereit, neue Technologien mit und von anderen zu lernen 6. Sicher im Umgang mit komplexen oder mehrdeutigen Problemen 7. Bereit zuzugeben, wenn man etwas nicht weiss, und bei Bedarf Kontakt aufzunehmen und das richtige Fachwissen zu nutzen • Projektmanagement und Methodik: 1. Erfahrung in der Arbeit in selbstorganisierten Teams 2. Vertrautheit mit der Agile-Methodik 3. Erfahrung mit testgetriebener Entwicklung ist ein Plus Arbeitsplatz ## Arbeitsplatz ## Wir bieten ## • Akkreditiert mit 5 Tripar