Research Software Engineer – ML for Manufacturing, Computational Design, Geometry Processing

🕒 vor 3 Monaten

🍂 Massachusetts – Remote

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⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

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Foundation EGI

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🏭 Fertigung

💼 Beratung

📦 Logistik

Manufacturing • Consulting • Logistics

Foundation EGI ist eine KI-gesteuerte Plattform, die die Erstellung von Ingenieurdokumentationen aus 3D-CAD-Daten automatisiert. Das Unternehmen wandelt Baugruppen in 2D/3D-Teilekataloge, GD&T technische Zeichnungen, optimierte Montageabläufe und mehrsprachige Bedienungs-/Serviceanleitungen um, mit dem Ziel, den manuellen Entwurf zu reduzieren und die Produktentwicklung für Produktions- und Ingenieurteams zu beschleunigen. Foundation EGI positioniert sich als Unternehmens-SaaS-Lösung, die maschinelles Lernen und rechnergestütztes Design in industrielle Arbeitsabläufe integriert, um Genauigkeit, Nachverfolgbarkeit und Time-to-Production zu verbessern.

Beschreibung

• 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.

🎯 Anforderungen

• 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.