ML Engineer - Generative Design applied to Mechanical Engineering

Über uns

Das Swiss Data Science Center (SDSC) ist eine nationale Forschungsinfrastruktur, die gemeinsam von der EPFL und der ETH Zürich gegründet wurde und Teil des ETH-Domain ist. Unser Auftrag ist es, akademische Labore, Krankenhäuser, die Industrie und Stakeholder des öffentlichen Sektors in ihrer gesamten Datenwissenschaftsreise zu unterstützen - von der Datensammlung und -verwaltung bis hin zu maschinellem Lernen, KI und Industrialisierung.

Projekt Hintergrund

Im Rahmen eines Innosuisse-Projekts mit Accelleron Industries erforschen wir die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich des Maschinenbaus. Wir nutzen unsere Open-Source-Python-Bibliothek AIXD für ML-unterstütztes Design. Dabei konzentrieren wir uns auf die Anwendung von Inverse-Design-Methoden zur Entdeckung neuer Turbomaschinenkomponenten. Dies erfordert die Implementierung maßgeschneiderter ML-Modelle sowie die Entwicklung neuartiger Visualisierungs- und Erkundungstools zur besseren Verständnis der erzielten Ergebnisse.

Ihr Profil

• Sie verfügen über einen BSc oder MSc in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Sie haben nachweisliche Erfahrung in der Softwareentwicklung, insbesondere mit Python, und ein solides Verständnis von branchenüblichen Werkzeugen und Best Practices in der Softwareentwicklung.
• Sie bringen Erfahrung im maschinellen Lernen, Deep Learning und in der Datenwissenschaft mit, einschließlich der Implementierung von Datenvorbereitungs-Workflows.
• Sie sind vertraut mit Python-Bibliotheken wie PyTorch und SciKit Learn zur Durchführung dieser Aufgaben.
• Sie wissen, wie man komplexe Ergebnisse ansprechend und informativ präsentiert.

Anforderungen und Aufgaben

• Implementierung von ML-Methoden, die auf das Design von Turbomaschinenkomponenten abgestimmt sind.
• Entwicklung neuer Visualisierungs- und Erkundungsansätze zur besseren Verständnis der Daten und Ergebnisse.
• Aufbau von Schnittstellen zwischen den Konfigurationsdateien von Accelleron und dem AIXD-Toolbox.
• Unterstützung der Softwareentwicklung des Tools durch die Implementierung neuer Funktionen, Wartung des Codes, Erstellung von Tutorials und Dokumentation.

Wir bieten Ihnen

• Ein spannendes, interdisziplinäres Arbeitsumfeld an einer weltweit führenden Forschungsinstitution mit einem Team von über 40 Datenwissenschaftlern aus mehr als 15 verschiedenen Ländern.
• Wertschätzung der Work-Life-Balance und Förderung von Experimentierfreudigkeit sowie kreativen Ansätzen zur Anwendung neuer Technologien.
• Ein engagiertes Team, das Ihnen hilft, an wahren Herausforderungen zu arbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln.

Vielfalt und Inklusion

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur und legt Wert auf Chancengleichheit sowie die Wertschätzung der Vielfalt. Wir schaffen eine Arbeits- und Lernumgebung, in der die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden.

Neugierig? Wir auch.

Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme und darauf, wie Sie Tools entwickeln möchten, die die Nutzung moderner ML-Methoden fördern und universalisieren.