Research & Development Software Engineer – Geometry, AI

🕒 il y a 26 jours

🍂 Massachusetts – Distant

🍂 Massachusetts – Remote

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🧑‍💻 Développeur Full-Stack

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Foundation EGI

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11 - 50 employés

Fondée en 2023

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🏢 Entreprise

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Foundation EGI est une plateforme basée sur l'intelligence artificielle qui automatise la création de documentation technique à partir de données CAO 3D. L'entreprise transforme les assemblages en catalogues de pièces 2D/3D, dessins techniques GD&T, séquences de montage optimisées, et manuels multilingues pour opérateurs et services, avec pour objectif de réduire la rédaction manuelle et d'accélérer le développement de produits pour les équipes de fabrication et d'ingénierie. Foundation EGI se positionne comme une solution SaaS d'entreprise qui intègre le machine learning et la conception computationnelle dans les workflows industriels afin d'améliorer la précision, la traçabilité et le temps de production.

Description

• 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.

🎯 Exigences

• 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.