AI Scientist - Physics Models in Berlin

Über Mistral

Mistral bietet Full-Stack-AI-Lösungen: von Frontier-Modellen bis hin zu Entwickler-Tools, Anwendungen und Rechenleistung. Wir arbeiten mit Unternehmen zusammen, die die schwierigsten Probleme in hochriskanten Branchen wie Finanzen, Fertigung, Verteidigung, Gesundheitswesen und dem öffentlichen Sektor angehen, und entwickeln maßgeschneiderte AI-Systeme, die sie nach ihren eigenen Bedingungen betreiben können. Wir sind ein dynamisches, kollaboratives Team, das leidenschaftlich an AI und ihrem Potenzial zur Transformation der Gesellschaft interessiert ist. Unsere vielfältige Belegschaft gedeiht in wettbewerbsintensiven Umgebungen und ist bestrebt, Innovationen voranzutreiben. Unsere Teams sind zwischen Europa, Nordamerika, Asien und dem Nahen Osten verteilt. Wir sind kreativ, egoarm und teamorientiert.

Die Rolle

Mistral sucht AI-Wissenschaftler mit tiefgreifender Expertise in Ingenieurwissenschaften und maschinellem Lernen, um die Grenzen der AI-beschleunigten Simulation zu erweitern. Innerhalb von AI4Engineering Science werden Sie grundlegende Physikmodelle erforschen und trainieren, die erheblich leistungsfähiger sind als alles, was heute existiert, und die für nachgelagerte Anwendungen sowohl von Kunden als auch von internen Teams feinabgestimmt werden können. Sie werden im gesamten Forschungsbereich arbeiten: Hochwertige Simulationsdatensätze kuratieren, neuartige Modellarchitekturen entwerfen und trainieren sowie diese rigoros gegen reale Ingenieurgültigkeitsstandards bewerten. In enger Zusammenarbeit mit der breiteren Forschungsorganisation stellen Sie sicher, dass die von Ihnen erstellten Grundmodelle allgemein genug sind, um das Rückgrat vieler nachgelagerter Produkte zu werden, nicht nur eine einzelne Punktlösung. Diese Rolle baut auf einer starken, weltklasse Grundlage auf, und das Ziel ist es, sie weiterzuentwickeln. Sie werden sich auf eine vertikale Richtung konzentrieren, um Grundmodelle zu entwickeln, die tatsächlich über Ingenieuraufgaben hinweg übertragen und feinabgestimmt werden können, mit hochwertigen Simulationsdatenpipelines, physikbasierter Bewertung und Unsicherheits-/Out-of-Distribution-Schätzungen als erstklassige Anliegen. Es gibt kein überliefertes Handbuch für das meiste, was noch zu tun ist: Sie helfen dabei, die Architekturen, Trainingsstrategien und Validierungsstandards zu definieren, auf denen das Team aufbaut, und nicht nur eine bestehende zu erweitern.

Was Sie tun werden

• Forschung und Training neuartiger Grundmodelle für die Physiksimulation, die über den heutigen Stand der Technik in Bezug auf Genauigkeit, Verallgemeinerung und Skalierung hinausgehen.
• Entwurf und Durchführung großangelegter Simulationskampagnen unter Verwendung domänenspezifischer Solver, um die hochwertigen Datensätze zu erstellen, die grundlegende Physikmodelle benötigen.
• Untersuchung von Architekturen und Trainingsstrategien (z. B. Multi-Fidelity-Training, Pretraining-Ziele, Skalierungsverhalten), die es einem einzelnen Grundmodell ermöglichen, gut über verschiedene Ingenieuraufgaben hinweg zu übertragen und feinabzustimmen.
• Rigorose Bewertung der Modellabdeckung, Genauigkeit und Robustheit gegenüber industriellen Validierungsstandards sowie Diagnose von Fehlermodi, die aus Datenlücken oder Architekturgrenzen resultieren.
• Aktuelle Entwicklungen in der wissenschaftlichen Gemeinschaft verfolgen und zu Mistrals Stellung an der Spitze der AI-für-Ingenieurforschung beitragen.

Was wir suchen

• PhD oder Master in Informatik/AI oder Ingenieurwissenschaften: Maschinenbau, Elektrotechnik, Computational Fluid Dynamics, Strukturmechanik, EDA, Halbleitertechnik oder einem verwandten Bereich.
• Starke praktische Erfahrung im maschinellen Lernen mit einem tiefen Verständnis von Modellarchitekturen, Trainingsdynamik und Evaluierungsmethodik ist zentral für diese Rolle.
• Sie haben ML-Methoden für Simulation oder Surrogatmodellierung entwickelt.
• Sie schreiben sauberen, lesbaren Python-Code und sind in Linux/HPC-Umgebungen vertraut.
• Fließendes Englisch mit ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten, in der Lage, technische Simulations- und ML-Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären.
• Selbstständig, Sie benötigen keine detaillierten Fahrpläne, um Fortschritte zu erzielen.
• Egoarm, kollaborativ und lernbegierig an der Schnittstelle von Simulation und ML.
• Nachgewiesener Erfolg durch industrielle Projekte, akademische Arbeiten oder persönliche Projekte.

Es wäre großartig, wenn Sie

• Industrielle oder akademische Erfahrung mit Simulationssolvern (z. B. OpenFOAM, LS-DYNA, ANSYS, COMSOL, Abaqus, Fluent, STAR-CCM+, PowerFlow, NekRS, Tau/CODA, JAX-Fluids oder gleichwertig; Cadence/Synopsys/Siemens EDA oder gleichwertig) haben.
• Erfahrung in der Automatisierung großangelegter Simulationskampagnen auf HPC-Clustern haben.
• Zu einem großen Open-Source- oder Industrie-Codebeitrag geleistet haben.
• Veröffentlichungen in Ingenieur- oder ML-Veranstaltungen (AIAA, ASME, JFM, NeurIPS, ICLR usw.) haben.

Was wir anbieten

Wir bieten ein umfassendes Leistungspaket, das darauf ausgelegt ist, Ihr Wohlbefinden, Wachstum und Ihre Work-Life-Balance zu unterstützen. Die Leistungen variieren je nach Land und können Krankenversicherung, Elternzeit, Altersvorsorge, Umzugshilfe, Wellness-Programme, Essens- und Transportzulagen sowie andere standortspezifische Vorteile umfassen. Für die aktuellsten Informationen zu den in Ihrem Standort verfügbaren Leistungen besuchen Sie bitte unsere Seite zu den Vorteilen.

Datenschutzrichtlinie

Ihre Privatsphäre ist uns wichtig. Sie können mehr darüber erfahren, wie wir Ihre persönlichen Daten in unserer Datenschutzrichtlinie für Bewerber behandeln.