Applied AI Engineer – ML for Manufacturing, Computational Design, Geometry Processing

🕒 Abril 17

🍂 Massachusetts – Remoto

🍂 Massachusetts – Remote

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

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Foundation EGI

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2023

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

🏢 Corporativo

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

A Foundation EGI é uma plataforma orientada por IA que automatiza a geração de documentação de engenharia a partir de dados CAD 3D. A empresa converte montagens em catálogos de peças 2D/3D, desenhos técnicos de GD&T, sequências otimizadas de montagem e manuais de operação/serviço multilíngues, visando reduzir a elaboração manual de projetos e acelerar o desenvolvimento de produtos para equipes de manufatura e engenharia. A Foundation EGI se posiciona como uma solução SaaS empresarial que integra aprendizado de máquina e design computacional em fluxos de trabalho industriais para melhorar a precisão, a rastreabilidade e o tempo de produção.

Descrição

• Design, develop, and maintain geometry processing and simulation algorithms for engineering applications. • Build services for reading, processing, and writing 2D/3D engineering data. • Develop rendering modules for generating 2D/3D visual assets. • Curate and manage large-scale datasets for learning-based systems. • Implement and optimize post-training workflows for machine learning models. • Contribute to the development of domain-specific languages for engineering tasks.

🎯 Requisitos

• 5+ years of academic or industry experience in one or more of the following areas: Geometric Processing, Simulation, Optimization, Machine Learning, or Domain-Specific Languages. • BSc or MSc in Computer Science, Engineering, or a related field. • Proficient in writing clean, modular, and maintainable Python code. • Experience with dataset creation and data pipeline development. • PhD or MS with a focus in Computational Design, Simulation, or AI. • Experience developing CAD/CAM/CAE software tools. • Experience developing or fine-tuning large language models (LLMs), including post-training methods such as quantization, pruning, distillation, or reinforcement learning. • Experience designing or implementing DSLs or compilers.