Abteilungsleitung „Training & Scalable Algorithms“ (m/w/d)

Das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) ist Deutschlands erstes Bundeshöchstleistungs-rechenzentrum. Es betreibt einen der schnellsten Supercomputer der Welt und bietet Universitäten und Forschungseinrichtungen als auch industriellen Partnern die Nutzung von Höchstleistungsrech-nern an. Weiterhin nimmt das HLRS in den Forschungsbereichen Paralleles Rechnen, Cloud Compu-ting sowie Hochleistungsdatenanalyse weltweit eine Spitzenposition ein und ist maßgeblich an in-ternationalen und nationalen Forschungsprojekten beteiligt.
Für das Thema der Weiterbildung im wissenschaftlichen und industriellen Bereich suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine
Abteilungsleitung „Training & Scalable Algorithms“ (m/w/d)
(TV-L 14, unbefristet)
HLRS_13_2024
Die Abteilung fasst alle Aktivitäten des HLRS im Bereich der wissenschaftlichen und industriellen Weiterbildung zusammen und beschäftigt sich daher intensiv mit der Skalierung von Algorithmen auf großen Rechnersystemen. Derzeit schult das HLRS jährlich rund 1000 externe TeilnehmerInnen in rund 30 Schulungsveranstaltungen sowohl am HLRS selber aber auch an anderen Standorten mit nationalen und internationalen Partnern. Nähere Details unter:
Das Schulungsprogramm fokussiert auf Themen mit Bezug zur Simulation auf Höchstleistungsrech-nern und soll kontinuierlich an die neuen Bedürfnisse der Nutzergemeinde des HLRS wie GPUs und KI angepasst werden.
Zu den Aufgaben der Abteilungsleitung zählen insbesondere:

• Führung der Abteilung
• Weiterentwicklung des Weiterbildungskonzepts in Zusammenarbeit mit der Leitung des HLRS
• Umsetzung des Weiterbildungskonzepts auch durch Drittmittelprojekte
• Abstimmung mit allen anderen Abteilungen des HLRS
• Durchführung von Weiterbildungsveranstaltungen
• Eigene lehrende Beteiligung an Weiterbildungsveranstaltungen
• Eigene Forschungsprojekte zu Themen des Höchstleistungsrechnens

Wir erwarten von Ihnen folgendes Profil:

• Abgeschlossene wissenschaftliche Ausbildung - idealerweise Promotion - in einem Studiengang mit Affinität zu Computational Science
• Praktische Erfahrungen im Umfeld der Computational Science auf Hoch- oder Höchstleistungsrechnern
• Praktische Erfahrung im Bereich der Aus- und/oder Weiterbildung
• Bereitschaft sich in neue Themen aus dem Bereich Weiterbildung im Umfeld von Hoch- und Höchstleistungsrechnen einzuarbeiten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Erste Erfahrung in Führungsverantwortung
• Beherrschung üblicher digitaler Werkzeuge für die Weiterbildung

Idealerweise wird Ihr Profil ergänzt durch:

• Erfahrungen in der Einwerbung und Leitung von Drittmittelprojekten (EU, Bund, Land etc.)
• Wissenschaftliche Publikationstätigkeit
• Erfahrungen mit Industriekunden und -Partnern
• Fähigkeit, selbstständig zu Arbeiten

Der Dienstort ist Stuttgart.

Wir bieten

• Abwechslungsreiche, eigenverantwortliche Tätigkeiten in einem motivierten Team.
• Spannende Einblicke in die neuesten und besten Technologien im Bereich Simulation, Da-tenanalyse und Machine Learning und deren Anwendbarkeit zur Erbringung kommerzieller Services und Trainingsaktivitäten
• Ein sehr gutes Arbeitsklima in einem internationalen Team.
• Eine unbefristete Tätigkeit im Öffentlichen Dienst
• Nutzung der Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten der Universität Stuttgart

Die Einstellung erfolgt unbefristet.
Sie haben noch Fragen zu den Tätigkeiten? Dann senden Sie eine E-Mail an resch(at)hlrs.de.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Dann freuen wir uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung!
Diese senden Sie bitte bis zum 01.06.2024 per E-mail mit dem Betreff „HLRS_13_2024“ mit einer PDF-Datei als Anhang an: bewerbungen(at)hlrs.de.
Die Universität Stuttgart möchte den Anteil von Frauen im wissenschaftlichen und wis-senschaftsstützenden Bereich erhöhen und ist deshalb an Bewerbung von Frauen be-sonders interessiert. Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar.
Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt.
Die Einstellung der wissenschaftlichen/nichtwissenschaftlichen Mitarbeiter/innen erfolgt durch die Zentrale Verwaltung der Universität Stuttgart (Rektoramt).
Informationen zum Umgang mit Bewerberdaten nach Art. 13 DS-GVO finden Sie unter: www.uni-stuttgart.de/datenschutz/bewerbung/.