GrundlagenGuter mathematischer Hintergrund, insbesondere in diskreter Mathematik, mathematischer Optimierung, Algorithmentheorie, lineare Algebra.C / C++, Python3Ausgeprägte Algorithmisierungs- und Programmierkenntnisse.Verständnis der am häufigsten verwendeten Datenstrukturen (Baum, Heap, Karte, verknüpft). Liste usw.)Gleichzeitige/asynchrone Programmierung – Multithreading, Multiprocessing, ereignisschleifenbasierte Architekturen.Verständnis des Prozessordesigns, Besonderheiten von CPU und GPU
Grundlagen
- Guter mathematischer Hintergrund, insbesondere in diskreter Mathematik, mathematischer Optimierung, Algorithmentheorie, lineare Algebra.
- C / C++, Python3
- Ausgeprägte Algorithmisierungs- und Programmierkenntnisse.
- Verständnis der am häufigsten verwendeten Datenstrukturen (Baum, Heap, Karte, verknüpft). Liste usw.)
- Gleichzeitige/asynchrone Programmierung – Multithreading, Multiprocessing, ereignisschleifenbasierte Architekturen.
- Verständnis des Prozessordesigns, Besonderheiten von CPU und GPU.
- Containerisierung / Virtualisierung
- Mindestens Englischniveau B2.
Erfahrung
- Linux-Betriebssystem, GIT Versionskontrollsystem.
- Asynchrone Webserver – uvicorn / starlette, aiohttp oder andere.
- Wissenschaftliche Python-Pakete – Numpy, SciPy, Matplotlib usw.
- Docker , Docker Compose.
- Grundlegende Erfahrung mit GPU-Programmierung.