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The Erlangen National High-Performance Computing Center (NHR@FAU) is part of the Network for National High Performance Computing (NHR). It operates large-scale HPC systems and provides HPC services, related user support, and HPC training to German universities.
Its HPC research activities focus on performance engineering, analytic performance modelling, performance tools development, and research software engineering for modern HPC architectures. NHR@FAU investigates and further develops hardware-efficient building blocks, programming concepts, and numerical algorithms for scalable, efficient, and robust iterative sparse matrix applications and stencil-based solvers on large-scale HPC systems. Popular contributions include the LIKWID performance toolkit, the highly-scalable walberla simulation framework, the Execution Cache Memory (ECM) performance model, and the Node-Level Performance Engineering tutorial series. Many of NHR@FAU’s applications are centered around atomistic structure simulations in chemistry, life science, materials science, and physics. In the near future, the NHR will also expand its resources for AI and machine learning.
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The following positions within NHR@FAU are available at the moment.
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Das Zentrum für Nationale Höchstleistungsrechen Erlangen (NHR@FAU) wurde am 1. Januar 2021 als eines von acht (später neun) nationalen HPC-Zentren an deutschen Universitäten gegründet. NHR@FAU ist das Zentrum für alle HPC-Aktivitäten an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU). Das organisatorische Konzept des Zentrums ist darauf ausgerichtet, High-Performance-Computing (HPC) in all seinen Facetten zu behandeln, einschließlich HPC-Infrastrukturdesign und -betrieb, Benutzersupport, intensive Zusammenarbeit mit Entwicklern und Anwendungswissenschaftlern, HPC-Training, HPC-Forschung und Anwendungsexpertise für Kunden aus der FAU, aus Bayern und aus ganz Deutschland.NHR@FAU ist auch eine zentrale Säule der HPC/KI-Aktivitäten im Freistaat Bayern. Es ergänzt die Tier-0/1-Rechenressourcen und Supportdienste des Leibniz-Rechenzentrums (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften und beherbergt eine der beiden Geschäftsstellen des Kompetenznetzwerks für wissenschaftliches Hochleitungsrechnen in Bayern (KONWIHR).Zusammen mit dem LRZ baut NHR@FAU im Rahmen von BayernKI umfangreiche KI-Hardware und KI-Anwendungsunterstützung zur Grundversorgung der Forschung an allen bayerischen Hochschulen und Universitäten auf.Mit dem Betrieb des darüber hinausgehenden Leuchtturms bayerische HPC/KI-Infrastruktur zur Erforschung und Implementierung von KI-Basismodellen baut das NHR@FAU seine Aktivitäten im KI-Bereich massiv aus und ist auch so ein bayerischer Leuchtturm, der weit über die Grenzen Bayerns hinaus sichtbar sein wird.
Description
- Nutzerbetreuung - Entwicklung und Kommunikation eines organisatorischen Betriebskonzepts (z.B. für das Onboarding) - Nachfragemanagement (v.a. Unterstützung und Zuarbeit des Nutzungsausschusses) - Bekanntmachung der Leistungen (Marketing) - Koordination von administrativen Vorgängen zur langfristigen Bereitstellung der Leistungen (Service Management)
Notwendige Qualifikation
Necessary qualifications:
Fachlich: - Erfahrung mit AI Methoden (z.B. LLM) - Kenntnisse in einem oder mehreren LLM-Frameworks - Fundierte Kenntnisse im Umgang mit HPC Systemen und den entsprechenden Software Pipelines für AI AnwendungenPersönlich: - Selbstorganisierte Arbeitsweise mit klarer Zielorientierung in iterativen Schritten - Freude daran, mit Nutzern zu kommunizieren und den Bereich AI-Support und AI-Training nachhaltig und autonom mitzugestalten - Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterentwicklung in einem dynamischen Feld
Desirable qualifications:
- Erfahrung im wissenschaftlichen Umfeld oder in der Zusammenarbeit mit Forschungsteams und Verwaltung - Erfahrung mit Weiterbildung oder universitärer Lehre im Bereich AI
Supplementary description
Was wir bieten: - Zusammenarbeit mit exzellenten Teams im Bereich AI - Raum für eigene Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich AI - Regelmäßiger Stufenanstieg und steigendes Gehalt nach Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) sowie zusätzliche Jahressonderzahlung - Urlaubsanspruch von 30 Tagen pro Kalenderjahr bei fünf Arbeitstagen pro Woche, mit zusätzlichen freien Tagen am 24. und 31. Dezember - Flexible Arbeitszeitregelungen und -modelle sowie die Möglichkeit, Mehrarbeit durch Freizeit auszugleichen - Betriebliche Altersversorgung sowie vermögenswirksame Leistungen - Familienfreundliche Umgebung mit Ferien- und Kinderbetreuungsangeboten - Umfassende Einarbeitung durch engagiertes Team - Büroräume in fußläufir Nähe zum öffentlichen Nahverkehr - Aktives Gesundheitsmanagement
Notice
Für alle Stellenausschreibungen gilt: Die Friedrich-Alexander-Universität fördert die berufliche Gleichstellung der Frauen. Frauen werden deshalb ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben.
Schwerbehinderte im Sinne des Schwerbehindertengesetzes werden bei gleicher fachlicher Qualifikation und persönlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt, wenn die ausgeschriebene Stelle sich für Schwerbehinderte eignet. Details dazu finden Sie in der jeweiligen Ausschreibung unter dem Punkt "Bemerkungen".
Bei Wunsch der Bewerberin, des Bewerbers, kann die Gleichstellungsbeauftragte zum Bewerbungsgespräch hinzugezogen werden, ohne dass der Bewerberin, dem Bewerber dadurch Nachteile entstehen.
Ausgeschriebene Stellen sind grundsätzlich teilzeitfähig, es sei denn, im Ausschreibungstext erfolgt ein anderweitiger Hinweis.
Release date: 26.09.2025
You can find all currently advertised positions at FAU on the FAU job portal.
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Unsolicited Application
Our best advice
In particular, we are looking for employees with a technical and scientific orientation, such as computer scientists, mathematicians, physicists, but also chemists, geo/astrophysicists, engineers, etc. with diplomas, master’s degrees, and bachelor’s degrees – or comparable qualification.
Please also contact us if you are interested in a doctorate or master’s thesis. Thrilling research topics with a strong practical relevance are constantly emerging in the context of the various NHR@FAU services.
If you are interested, please send us your complete application documents by email to hpc-support@fau.de (subject: unsolicited application).