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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # HPC-Softwareentwickler/in für GPU-beschleunigte tomographische Rekonstruktion - **Company:** Karlsruhe - **Location:** Karlsruhe, Germany - **Experience:** Experienced - **Salary:** €61,900.0 - €71,200.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** C++ (Programming Language), Profiling, Nvidia CUDA, Data Transmissions, Software Debugging, Software Design Patterns, Linux, Microprocessors, Python (Programming Language), Node.Js, Open Source Technology, OpenCL, Remote Direct Memory Access, Software Engineering, Software Systems, Data Streaming, Graphics Processing Unit (GPU), High Performance Computing, Information Technology, Data Management, Software Version Control - **Published:** August 5, 2026 - **Apply:** https://www.xing.com/jobs/karlsruhe-hpc-softwareentwickler-gpu-beschleunigte-tomographische-rekonstruktion-156843284 ## About the Role * Promotion in Informatik, Mathematik oder verwandten Fachrichtungen, alternativ Masterabschluss in einem der genannten Bereiche mit mindestens zwei Jahren Berufserfahrung * Praktische Erfahrung in der Entwicklung komplexer Softwaresysteme in High-Performance-Computing (HPC) oder GPU-Computing-Umgebungen * Erfahrung mit GPU-Programmierung und parallelem Rechnen (CUDA, OpenCL, MPI oder vergleichbar Technologien) * Sehr gute Programmierkenntnisse in C/C++ und Python * Gute Kenntnisse in Linux und moderner Softwareentwicklung (Debugging, Profiling, Buildsysteme, Versionsverwaltung, Entwurfsmuster) * Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Wünschenswerte Qualifikationen: * Erfahrung mit Bildverarbeitung oder tomographischer Rekonstruktion * Erfahrung mit graphbasierten Ausführungssystemen, Streaming-/Datenflussarchitekturen oder Task-Schedulern * Erfahrung mit RDMA-/Hochgeschwindigkeitsnetzwerken oder Multi-GPU-Programmierung ## Description Das MorphoSphere-Projekt entwickelt eine fortschrittliche Datenmanagementarchitektur für die verteilte, intelligente und interaktive Speicherung und Analyse großer 3D-tomographischer Datensätze, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Das Projekt integriert Synchrotron-Bildgebungsanlagen, Hochleistungsrechenressourcen und Dateninfrastrukturen bei DESY, KIT und der Universität Heidelberg und schafft damit eine einzigartige Kombination aus großskaliger Bildgebung, High-Performance Computing und Datenmanagement., Das UFO-Framework besteht aus der Pipeline-Management-Bibliothek ufo-core (https://github.com/ufo-kit/ufo-core) sowie der Begleitbibliothek ufo-filters (https://github.com/ufo-kit/ufo-filters), die OpenCL-basierte Bildverarbeitungsalgorithmen bereitstellt. Sie werden zentrale Architekturelemente des Frameworks modernisieren und neu gestalten und dabei bewährte Komponenten weiterverwenden, um den Anforderungen zukünftiger großskaliger Bildgebungsanwendungen gerecht zu werden., * Modernisierung bzw. Neuentwicklung des Open-Source-UFO Frameworks für skalierbare GPU-beschleunigte Bildrekonstruktion und -analyse * Entwicklung von Ausführungs- und Scheduling-Mechanismen für graphbasierte Verarbeitungspiplines über CPUs, GPUs und Multi-Node-Systeme hinweg * Optimierung von Datenflussarchitekturen für Hochdurchsatzverarbeitung mit Fokus auf: * Zero-Copy-Verarbeitung * asynchrone Ausführung * streamingorientierte Pipelines * GPU-zu-GPU-Datenübertragung * effiziente Nutzung schneller Interconnects Integration und Implementierung von Rekonstruktions- und Bildverarbeitungsalgorithmen für großskalige 3D-Bildgebung Entwicklung von Python-Schnittstellen und Werkzeugen zur High-Level-Workflow-Orchestrierung ## Related Videos - [Stop using Node.js like in 2020! 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