Personal Investigador en Ingeniería Mecánica o de Materiales, con experiencia en programación

Eurecat - Centro Tecnológico; Manresa; Presencial; EUR 30.000 - 45.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Un centro tecnológico innovador en Cataluña busca un ingeniero para el proyecto FAST F, centrado en el desarrollo de métodos de ensayo acelerados y la integración de inteligencia artificial. Se requiere un Grado o Máster en Ingeniería Mecánica o de Materiales, junto con experiencia en programación en Python y ensayos mecánicos. Esta posición ofrece la oportunidad de colaborar con investigadores y aplicar conocimientos innovadores en la industria.

Formación

• Grado o Máster en Ingeniería Mecánica o de Materiales requerido.
• Experiencia en programación en Python o herramientas similares.
• Se valorará experiencia en IA/ML y despliegue en la nube.

Responsabilidades

• Desarrollar y validar métodos acelerados de fatiga en componentes metálicos.
• Programar y optimizar algoritmos de cálculo.
• Contribuir al desarrollo de la plataforma digital FAST F.

Conocimientos

Programación en Python

Conocimientos en IA/ML

Capacidad en ensayos mecánicos

Educación

Grado o Máster en Ingeniería Mecánica o de Materiales

Herramientas

MATLAB

R

Descripción del empleo

Proyecto: IdC Fast F – Accelerated Fatigue Testing for Quality Control and Component Design

Financiación: AGAUR Producte

Sobre el Proyecto

FAST F es una iniciativa pionera que busca transformar la forma en que se obtienen datos de fatiga para el diseño de estructuras fiables y sostenibles. El proyecto desarrolla métodos de ensayo acelerados, como el método de rigidez creado en Eurecat, y una plataforma digital avanzada que facilita la selección de materiales y la optimización de componentes. Además, se investiga la relación entre fatiga y tenacidad a la fractura para enriquecer el conocimiento técnico disponible. Varias empresas ya han mostrado interés en aplicar estos avances en sus procesos.

Responsabilidades

• Desarrollar y validar métodos acelerados de fatiga en componentes metálicos.
• Programar y optimizar algoritmos de cálculo (método de rigidez, normas ISO).
• Contribuir al desarrollo de la plataforma digital FAST F (tratamiento de datos, visualización e informes).
• Integrar técnicas de inteligencia artificial y modelos predictivos aplicados a la fatiga.
• Colaborar con investigadores en materiales y empresas industriales para transferir conocimiento.

Requisitos

• Grado o Máster en Ingeniería Mecánica o de Materiales.
• Experiencia en programación (Python, MATLAB, R o similar).
• Conocimientos en ensayos mecánicos y caracterización de materiales.
• Capacidad para desarrollar aplicaciones digitales orientadas a procesos experimentales.
• Se valorará experiencia en IA/ML y entornos de despliegue en la nube.