Cae engineer

Amaris Consulting; Torino; In loco; EUR 35.000 - 50.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Una società di consulenza tecnologica sta cercando un Machine Learning Engineer di livello medio per analizzare e implementare soluzioni scalabili di machine learning. Il candidato si occuperà di sviluppare sistemi in produzione e monitorare le performance. È necessaria esperienza in Databricks e competenze in analisi di impatto tramite simulazioni CAE. Se hai una solida esperienza nella gestione di pipeline dati complesse, ci piacerebbe ricevere la tua candidatura.

Competenze

• Esperienza consolidata nello sviluppo e deployment di soluzioni ML.
• Competenze in Databricks per gestione di data pipeline.
• Capacità di monitorare e garantire performance e scalabilità.

Mansioni

• Condurre analisi di impatto a bassa velocità.
• Eseguire simulazioni CAE per valutare danni strutturali.
• Progettare e implementare sistemi di machine learning.
• Preparare modelli dettagliati di strutture del veicolo.

Conoscenze

Sviluppo di soluzioni ML scalabili

Gestione di pipeline dati complesse

Monitoraggio delle performance di ML

Ottimizzazione dei componenti del veicolo

Strumenti

Databricks

ANSYS

Pam-Crash

LS-DYNA

Descrizione del lavoro

Cosa farai? Condurrai analisi di impatto a bassa velocità (low speed impact), con focus su urto posteriore, tamponamenti, urti laterali e manovre di parcheggio . Eseguirai simulazioni CAE utilizzando strumenti avanzati come ANSYS, Pam-Crash e LS-DYNA , per valutare i danni strutturali e ottimizzare i componenti del veicolo (paraurti, longheroni, sistemi di assorbimento). Preparerai modelli dettagliati di strutture anteriori e posteriori del veicolo per analisi di deformazione e resistenza.

Purtroppo, le candidature dall'estero per questa offerta non possono essere prese in considerazione.

Stiamo ricercando un middle Machine Learning Engineer con esperienza consolidata nello sviluppo e deployment di soluzioni ML scalabili su Databricks. Specializzato nella gestione di pipeline dati complesse, il candidato si occuperà di progettar**e e implementare** sistemi di machine learning in produzione, monitorare le performance e garantire la scalabilità e l’affidabilità delle soluzioni.

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