Applied Scientist / Research Engineer, AI4Engineering - EMEA

Über Mistral

Bei Mistral AI glauben wir an die Kraft von KI, um Aufgaben zu vereinfachen, Zeit zu sparen und Lernen sowie Kreativität zu fördern. Unsere Technologie ist darauf ausgelegt, nahtlos in den Arbeitsalltag integriert zu werden. Wir demokratisieren KI durch leistungsstarke, optimierte, Open-Source- und hochmoderne Modelle, Produkte und Lösungen. Unsere umfassende KI-Plattform ist darauf ausgelegt, die Bedürfnisse von Unternehmen zu erfüllen, sei es vor Ort oder in Cloud-Umgebungen. Unsere Angebote umfassen le Chat, den KI-Assistenten für Leben und Arbeit. Wir sind ein dynamisches, kollaboratives Team, das leidenschaftlich an KI und ihrem Potenzial zur Transformation der Gesellschaft arbeitet. Unsere vielfältige Belegschaft gedeiht in wettbewerbsintensiven Umgebungen und ist bestrebt, Innovationen voranzutreiben. Unsere Teams sind zwischen Frankreich, USA, UK, Deutschland und Singapur verteilt. Wir sind kreativ, egoarm und teamorientiert. Schließen Sie sich uns an, um Teil eines Pionierunternehmens zu werden, das die Zukunft der KI gestaltet. Gemeinsam können wir einen bedeutenden Einfluss ausüben.

Über die Stelle

Mistral AI sucht nach angewandten Wissenschaftlern mit tiefgreifender Expertise in Ingenieurwissenschaften, um an der Grenze der KI-beschleunigten Simulation zu arbeiten. Sie werden mit industriellen Kunden und internen Forschungsteams zusammenarbeiten, um KI-Physikmodelle neben unseren bestehenden Angeboten von großen Sprachmodellen (LLMs) zu entwickeln und bereitzustellen. Sie werden über den gesamten Stack hinweg beitragen: Hochwertige Simulationsdatensätze kuratieren, Modelle trainieren und bewerten sowie produktionsreife KI-Lösungen direkt an Ingenieurteams liefern. Zielbereiche umfassen rechnergestützte Fluiddynamik, Strukturmechanik, Halbleiterdesign, Mehrphysikmodellierung und digitale Zwillinge. Durch die enge Zusammenarbeit mit Forschungs-, Produkt- und kundenorientierten Teams stellen Sie sicher, dass unsere Modelle den realen Ingenieurstandards entsprechen: nicht nur Benchmark-Metriken.

Was Sie tun werden

• Groß angelegte Simulationskampagnen mit domänenspezifischen Lösern (z.B. OpenFOAM, ANSYS, COMSOL, Abaqus) entwerfen und durchführen
• Training von KI-Modellen auf Physikdaten durchführen, mit strenger Bewertung von Abdeckung, Genauigkeit und Qualität gemäß den Validierungsstandards der Branche
• Werkzeuge und Frameworks für die automatisierte Datensatzgenerierung, das Management von Simulationspipelines und die Modellbewertung entwickeln
• Agenten und RAG entwickeln, die LLMs mit Ingenieursimulations-Workflows integrieren
• Eng mit dem Wissenschafts-/Forschungsteam bei Trainingsläufen zusammenarbeiten und Fehlerursachen aufgrund von Datenlücken oder Architekturgrenzen diagnostizieren
• Forschungsprojekte und Kundenkommunikation mit Ingenieurteams verwalten

Über Sie

• Fließendes Englisch mit ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten - in der Lage, technische Simulationskonzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären
• PhD oder Master in KI oder Ingenieurwissenschaften: Maschinenbau, Elektrotechnik, rechnergestützte Fluiddynamik, Strukturmechanik, Halbleitertechnik oder einem verwandten Bereich. Ein solides Verständnis von Deep Learning und Ingenieur- oder Physikkenntnissen ist ein Muss.
• Vertraut mit PyTorch oder JAX zur Implementierung und zum Training von Modellen
• Sie schreiben sauberen, lesbaren Python-Code und sind in Linux/HPC-Umgebungen vertraut
• 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 Simulationslösern (z.B. OpenFOAM, ANSYS, COMSOL, Abaqus oder gleichwertig) haben
• ML-Methoden auf Simulation oder Surrogatmodellierung angewendet haben
• Erfahrung mit der Automatisierung groß angelegter Simulationskampagnen auf HPC-Clustern haben
• Zu einem großen Open-Source- oder Industriekode beigetragen haben
• Veröffentlichungen in Ingenieur- oder ML-Veranstaltungen (NeurIPS, ICLR usw.) haben
• Lieben, bestehenden Code zu verbessern, indem Sie Tippfehler beheben, Tests hinzufügen und CI-Pipelines verbessern

Vorteile

• Standorte: München, Paris, London, Amsterdam, Lausanne, Linz. Hybrides Arbeitsmodell.
• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Eigenkapital
• Tägliche Mittagsgutscheine
• Monatlicher Beitrag zu einem Gympass-Abonnement
• Monatlicher Beitrag zu einem Mobilitätspass
• Vollständige Krankenversicherung für Sie und Ihre Familie
• Großzügige Elternzeitregelung
• Visumsponsoring UK
• Krankenkasse
• Transportkostenerstattung (Büroparkplatz oder £90/Monat für öffentliche Verkehrsmittel)
• £90/Monat Erstattung für Fitnessstudio-Mitgliedschaft
• £200/Monat Essenszulage
• Pensionsplan: SmartPension (5% Mitarbeiter & 3% Arbeitgeber)

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