Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Optimierungstechnologien für innovative Kühlprodukte und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Corintis, ein führendes Engineering-Startup in der Schweiz mit einem freundlichen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und internationalem Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Rechenzentren mit nachhaltigen Lösungen und innovativer Technologie.
- Qualifikationen: Doktortitel in Ingenieurwissenschaften oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Topologieoptimierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 78750 - 96250 € pro Jahr.
Corintis bietet innovative mikrofluidische Kühltechnologien für KI-Chips/GPUs und CPUs, die in Rechenzentren verwendet werden. Unsere Lösungen verbessern die Nachhaltigkeit der Berechnung und bekämpfen den übermäßigen Stromverbrauch, der mit der Kühlung von Rechenzentren verbunden ist. Corintis wurde als das beste Ingenieure-Startup in der Schweiz für 2025 eingestuft und bietet einen freundlichen und teamorientierten Arbeitsplatz.
Die Rolle
Als Computational Optimization Engineer werden Sie die Optimierungstechnologie entwickeln, die die interne Geometrie unserer Kühlprodukte definiert. Sie berichten an den Leiter der Softwaretechnik und arbeiten eng mit den Teams für Berechnung, Produkt und Fertigung zusammen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwicklung und Implementierung numerischer Methoden für Topologieoptimierung, PDE-beschränkte Optimierung und multiskalige Materialgestaltung.
- Formulierung und Lösung von Optimierungsproblemen, die Homogenisierung, effektive Materialeigenschaften und leistungsgetriebene Mikostrukturen betreffen.
- Entwurf, Implementierung und Wartung von Simulations- und Optimierungssoftware in Python und/oder C++.
- Aufbau von Berechnungsabläufen, die finite Elementanalyse, Sensitivitätsanalyse, adjungierte Methoden und gradientenbasierte Optimierung kombinieren.
- Anwendung von Homogenisierungstechniken zur Charakterisierung und Optimierung von Gitterstrukturen, Verbundwerkstoffen und architektonischen Mikostrukturen.
- Übersetzung von ingenieurtechnischen und wissenschaftlichen Anforderungen aus anderen Teams in computergestützte Modelle und optimierte Designs.
- Überprüfung und Validierung der numerischen Modelle, der Optimierungsalgorithmen und der Simulationsergebnisse.
- Dokumentation der Methoden, des Codes und der Ergebnisse sowie Präsentation der Ergebnisse für technische und nicht-technische Kollegen.
- Überwachung der Fortschritte in der Topologieoptimierung und der rechnergestützten Mechanik und Einführung der anwendbaren Methoden in unsere Software.
Anforderungen
- Ph.D. in Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Bauingenieurwesen, Computational Engineering, angewandte Mathematik, Materialwissenschaften, Physik oder einem verwandten Bereich.
- Expertise in der Topologieoptimierung, wie z.B. dichtebasierte Methoden, Level-Set-Methoden oder Formoptimierung.
- Erfahrung mit Homogenisierungsmethoden, multiskaliger Modellierung und der Berechnung effektiver Materialeigenschaften.
- Solide Kenntnisse der Finite-Elemente-Methode und numerischer Methoden für partielle Differentialgleichungen.
- Erfahrung mit Sensitivitätsanalysen, adjungierten Methoden und gradientenbasierter Optimierung.
- Kenntnisse in Python und/oder C++ für zuverlässige wissenschaftliche Software.
- Kenntnis von Softwareentwicklungsmethoden: Versionskontrolle, Tests, Dokumentation und modulare Codegestaltung.
- Erfahrung mit Hochleistungsrechnen und paralleler Programmierung, vorzugsweise mit MPI.
- Fließendes Englisch mit starken schriftlichen und mündlichen Kommunikationsfähigkeiten.
Dies ist eine großartige Passung, wenn Sie
- schwierige mathematische Probleme mögen und sehen möchten, wie sie in einer Produktionscodebasis umgesetzt werden.
- von physikalischen Auswirkungen motiviert sind, da die Geometrie, die Ihr Solver auswählt, Hardware wird.
- es schätzen, ein Verfahren vom ersten Ableitung bis zum getesteten und dokumentierten Modul zu besitzen.
- numerische Genauigkeit, Codeüberprüfung und reproduzierbare Ergebnisse schätzen.
- mehrere technische Projekte parallel durchführen und diese termingerecht liefern möchten.
- ein kleines Team vor Ort bevorzugen, mit einem kurzen Weg von einer Idee zu einer Messung.
Dies wird nicht die richtige Rolle für Sie sein, wenn:
- Sie es vorziehen, bestehende Solver anzuwenden, und nicht selbst numerische Methoden implementieren möchten.
- Sie eine rein akademische Position suchen, ohne Softwarelieferung und ohne Produktfristen.
- Sie ein großes Unternehmensumfeld mit festen Prozessen bevorzugen.
- Sie vollständig remote arbeiten möchten, da diese Rolle eine Zusammenarbeit vor Ort erfordert.
Senior Computational Optimisation Engineer Corintis Arbeitgeber: CDFAM - Computational Design Symposium
Nikon SLM Solutions ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Lübeck eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet. Mit einem umfassenden Leistungspaket, das Gesundheitsversorgung, Altersvorsorge und Weiterbildungsmöglichkeiten umfasst, fördert das Unternehmen aktiv die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die offene Unternehmenskultur und die enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen ermöglichen es den Mitarbeitern, an spannenden Projekten in der additiven Fertigung zu arbeiten und ihre Expertise in einem zukunftsorientierten Bereich weiter auszubauen.
Kontaktdaten:
CDFAM - Computational Design Symposium Recruiting-Team