Dániel N. - Postdoktorand - Theoretische und Computergestützte Physik

Wien, Österreich

Erfahrungen

Jan. 2022 - Dez. 2025

4 Jahren

Nijmegen, Niederlande

Postdoktorand - Theoretische und Computergestützte Physik

Radboud University

Entwicklung und Wartung von C- und C++-Simulations-Engines mit Python-Analyse für Studien zu 4D-Zufallsgeometrien auf gemeinsamen HPC-Systemen.
Entwicklung modularer Python-Pipelines mit klaren Schnittstellen und Caching für große Datensätze zur Steigerung des Analyse-Durchsatzes und zur Wiederverwendung.
Automatisierung von SLURM- und PBS-Batch-Workflows für Einreichung, Überwachung, Umgebungserfassung und Artefakt-Paketierung zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit.
Umstrukturierung von Dienstprogrammen in getestete, dokumentierte Pakete zur Reduzierung des Wartungsaufwands und Förderung der Zusammenarbeit.
Betreuung von Bachelorstudierenden und Organisation von Seminaren.
Veröffentlichung mehrerer begutachteter Fachartikel.

Jan. 2018 - Dez. 2022

5 Jahren

Krakau, Polen

Doktorand - Theoretische Physik

Jagiellonian University

Implementierung von Monte-Carlo-Engines in C und C++ für simpliziale Gitter-Quantengravitation mit Python-Diagnostik und Mathematica-Visualisierung.
Erstellung von Tools für Parameterstudien, Logging, Checkpointing und Fortsetzung langer Läufe auf Clustern.
Hinzufügen von Plausibilitätsprüfungen, Invarianten und Regressionstests für frühere Erkennung numerischer Probleme und sicherere Datensätze.
Mitverfasser von über 10 begutachteten Veröffentlichungen und Präsentation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen.

Zusammenfassung

Rechnergestützter Physiker mit über 7 Jahren Erfahrung in umfangreichen numerischen Simulationen, Datenanalyse und wissenschaftlicher Software. Stark in C und C++, Python und reproduzierbaren HPC-Workflows. Erfahren in Monte-Carlo-Methoden, zufälligen Geometrien und geometrischen Observablen. Offen für F&E- und datengetriebene Ingenieuraufgaben in der Industrie.

Fähigkeiten

Programmierung: C Und C++, Python, Bash, Git, Cmake, R
Maschinelles Lernen: Pytorch, Tensorflow, Keras, Xgboost, Scikit-learn, Graph- Und Simplizial-neuronale Netze
Rechnerbetrieb: Hpc-cluster (Pbs, Slurm), Parallele Und Batch-workflows, Profiling, Numerische Optimierung
Vorgehensweisen: Unit- Und Regressionstests, Code-review, Continuous Integration, Dokumentation
Monte-carlo-simulations-framework: Modulare C- Und C++-engines Für Groß Angelegte Monte-carlo-simulationen Auf Hpc-clustern Mit Link-cut-bäumen Für Dynamische Konnektivität, Austauschbaren Feldmodulen Und Robuster Ein-/ausgabe
Datenanalyse-toolkit: Python-kommandozeilentools Für Deskriptive Statistik, Plausibilitätsprüfungen, Funktionsanpassung Und Plots Mit Stabilen Voreinstellungen Und Dokumentierten Optionen; Unterstützt Csv-, Numpy-, Pickle- Und Hdf5-formate Mit Export Nach Pdf Und Png
Spektralanalyse-toolkit: Parser Und Adapter, Die Inzidenzmatrizen Und K-simpliziale Laplace-operatoren Aus Lauf-ausgaben Extrahieren, Spärliche Mehrdimensionale Operatoren Aufbauen Und Batch-modus Mit Numpy, Scipy Sparse Und Hdf5-formaten Unterstützen
Mathematica-visualisierungs-framework: Notebooks Und Funktionen Für 2d- Und 3d-geometrie Einschließlich Mesh-renderings, Parameter- Und Oberflächenplots, Interaktiven Steuerelementen Und Batch-export Nach Pdf Und Png
Hpc-workflow-dienstprogramme: Bash-vorlagen Für Job-submission Auf Verschiedenen Hpc-systemen, Monitoring, Umgebungsaufzeichnung Und Artefakt-paketierung Für Reproduzierbare Und Übertragbare Workflows

Sprachen

Ungarisch

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Fortgeschritten

Polnisch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Okt. 2018 - Juni 2022

Jagiellonian University

Promotion in Theoretischer und Computergestützter Physik · Theoretische und Computergestützte Physik · Krakau, Polen

Okt. 2016 - Juni 2018

Eötvös Loránd University

MSc in Physik, Astronomie-Modul · Physik, Astronomie-Modul · Budapest, Ungarn

Okt. 2012 - Juni 2016

Eötvös Loránd University

BSc in Physik, Theoretisches Modul · Physik, Theoretisches Modul · Budapest, Ungarn

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