Senior Software Engineer: ML-Driven Mechanical Simulation

Senior Software Engineer: ML-Driven Mechanical Simulation

Zürich Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle ML-gestützte mechanische Simulationen und optimiere Datenpipelines.
  • Unternehmen: AutoForm in Zürich – ein innovatives Unternehmen im Bereich Simulationstechnik.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Agiles SCRUM-Team mit hervorragenden Entwicklungschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Simulationstechnik mit modernster ML-Technologie.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung mit Python und C/C++ sowie Teamarbeit.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Auto Form in Zürich is seeking a (Senior) Software Engineer – ML-based Mechanical Simulation to advance ML-assisted FE simulations.

You will extend synthetic data pipelines, optimize ML models for accuracy and inference cost, and integrate ML inference into a production-grade solver.

You will work with experts across BIW, simulation tech, and software engineering in an agile SCRUM setting, applying Python and C/C++, and contributing to robust, maintainable codebases.

#J-18808-Ljbffr

Senior Software Engineer: ML-Driven Mechanical Simulation Arbeitgeber: AutoForm

AutoForm ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich Cloud-Technologie für den chinesischen Markt bietet. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität in einem SCRUM-Umfeld, während wir unseren Mitarbeitern umfangreiche Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten bieten. Zudem profitieren Sie von einem dynamischen Arbeitsumfeld in China, das Ihnen die Chance gibt, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen.

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Kontaktdaten:

AutoForm Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Software Engineer: ML-Driven Mechanical Simulation mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen (ML)
Finite-Elemente-Simulation (FE)
Datenpipelines
Optimierung von ML-Modellen
Integration von ML-Inferenz
Python
C/C++