09.10.2025 aktualisiert
100 % verfügbar
Computerphysiker | Softwareentwickler | Datenanalyst
Stuttgart, Deutschland
Weltweit
PhD NaturwissenschaftenSkills
AlgorithmusApple Mac SystemsBash ShellDatenmodellLinuxFortranPythonLatexMatlabOpenmpSQLMultithreadingGitPandasMatplotlib
- 7 Jahre Erfahrung in der Software- und Algorithmenentwicklung mit Python, Fortran und anderen Programmiersprachen.
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung fortgeschrittener Computermodelle zur Lösung komplexer numerischer Probleme.
- Umfassende Erfahrung in der statistischen Analyse mit verschiedenen Methoden sowie in der Datenmodellierung.
Python, Fortran, MATLAB, SQL, Bash, OpenMP
Git, Matplotlib, Gnuplot, Pandas, LaTex
MS Office, Linux, macOS, Windows
- Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung fortgeschrittener Computermodelle zur Lösung komplexer numerischer Probleme.
- Umfassende Erfahrung in der statistischen Analyse mit verschiedenen Methoden sowie in der Datenmodellierung.
Python, Fortran, MATLAB, SQL, Bash, OpenMP
Git, Matplotlib, Gnuplot, Pandas, LaTex
MS Office, Linux, macOS, Windows
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherPersischMuttersprache
Projekthistorie
- Methodenentwicklung von Quanten-Monte-Carlo (QMC)-Methoden
- Implementierung effizienter Multithreading-Architekturen zur Reduzierung der Rechenzeit auf Hochleistungsrechnern (HPC)-Clustern
- Analytische Derivation eines allgemeinen Potenzgesetzes, um die QMC-Energien zu extrapolieren
- Einsatz von Zufallsstichproben (QMC) zur Lösung von Differentialgleichungen in der Quantenmechanik
- Softwareentwicklung und -wartung des NECI-Pakets
- Optimierungen der Speichereffizienz, der CPU-Nutzung und des IO-Durchsatzes
- Implementierung der transkorrelierten Methode in das NECI-Paket mit Fortran
- Durchführung von Simulationen mit Hochleistungsrechnern (HPC)
- Durchführung statistischer Analysen von Quasi-Zufallszahlen
- Umwandlung von Führungswellenfunktionen in QMC mit Fortran und Python
- Nutzung von CI/CD-Tools wie Git für automatisierte Workflows
- Datenanalyse und -visualisierung mit Pandas, Gnuplot und Matplotlib
- Implementierung effizienter Multithreading-Architekturen zur Reduzierung der Rechenzeit auf Hochleistungsrechnern (HPC)-Clustern
- Analytische Derivation eines allgemeinen Potenzgesetzes, um die QMC-Energien zu extrapolieren
- Einsatz von Zufallsstichproben (QMC) zur Lösung von Differentialgleichungen in der Quantenmechanik
- Softwareentwicklung und -wartung des NECI-Pakets
- Optimierungen der Speichereffizienz, der CPU-Nutzung und des IO-Durchsatzes
- Implementierung der transkorrelierten Methode in das NECI-Paket mit Fortran
- Durchführung von Simulationen mit Hochleistungsrechnern (HPC)
- Durchführung statistischer Analysen von Quasi-Zufallszahlen
- Umwandlung von Führungswellenfunktionen in QMC mit Fortran und Python
- Nutzung von CI/CD-Tools wie Git für automatisierte Workflows
- Datenanalyse und -visualisierung mit Pandas, Gnuplot und Matplotlib