Research Engineer – Geometry Processing

Offre fantôme probable

🕒 il y a 10 mois

🍂 Massachusetts – Distant

infoinfo

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📚 Ingénieur de Recherche

🗣️🇺🇸🇬🇧 Anglais requis

D'où vient cette offre

Publiée sur la page carrières de Foundation EGI, pas via un site d'emploi

Repérée par Remote Rocketship il y a 10 mois

Toujours ouverte sur le site de Foundation EGI. Vérifiée il y a 4 heures.

Logo of Foundation EGI

Foundation EGI

11 - 50 employés

Fondée en 2023

🏭 Fabrication

💼 Conseil

📦 Logistique

Manufacturing • Consulting • Logistics

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.

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Développé par Lior Neu-ner. J'aimerais beaucoup recevoir vos retours — contactez-moi en DM ou par e-mail support@remoterocketship.com
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