In sintesi
- Mansioni: Progetta e indaga nuovi metodi per il deep learning applicato alla simulazione fisica.
- Azienda: Siemens, leader nel software per design e simulazione industriale.
- Benefit: Salario competitivo, lavoro ibrido, e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di mobilità globale e inclusione.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai la differenza nel design dei prodotti.
- Qualifiche: Master o PhD in Informatica, Ingegneria, AI, Matematica o Fisica.
La retribuzione prevista è compresa tra 52100 - 83300 € per anno.
Siemens Digital Industries Software è un fornitore leader di soluzioni per la progettazione, simulazione e produzione di prodotti in diversi settori. Sei un ricercatore di Deep Learning con esperienza sia nel deep learning che nella simulazione basata sulla fisica? Il team PhysicsAI di Siemens sta sfruttando l'IA per reinventare il ciclo di progettazione del prodotto. Con un focus sull'impatto sui clienti e una forte cultura di collaborazione e innovazione, il nostro team sta utilizzando tecnologie emergenti come 3D genAI e geometric deep learning per abilitare una progettazione del prodotto più rapida.
Se desideri essere responsabile della progettazione e dell'indagine di nuovi metodi per la modellazione surrogata basata su DL e l'IA generativa, testandoli su problemi industriali e implementandoli in Simcenter PhysicsAI, ci piacerebbe sentirti!
Farai la differenza:
- Identificando e indagando le tecnologie emergenti di deep learning e la loro applicazione all'ingegneria meccanica, aerospaziale e civile.
- Portando gli approcci più promettenti fino alla produttizzazione scrivendo codice di alta qualità.
- Valutando opportunità e lacune nella tecnologia genAI attuale per informare lo sviluppo di metodi futuri.
- Catturando le esigenze dei clienti per problemi complessi di progettazione ingegneristica collaborando con ingegneri applicativi e specialisti.
Il tuo successo si basa su:
- Master o PhD in Informatica, Ingegneria, Intelligenza Artificiale, Matematica, Fisica o un campo tecnico correlato.
- Solida conoscenza teorica dei fondamenti del deep learning.
- Buona familiarità con architetture come trasformatori, modelli di diffusione, flussi normalizzati e Graph Neural Networks (GNNs).
- Conoscenza teorica comprovata della simulazione basata sulla fisica come Analisi agli Elementi Finiti (FEA) e Dinamica dei Fluidi Computazionale (CFD).
- Solida formazione teorica in Equazioni Differenziali Parziali (PDE) e metodi numerici associati.
- Esperienza con algoritmi di elaborazione basati su mesh.
- Esperienza pratica con i principali framework di deep learning come PyTorch o TensorFlow.
- Esperienza nel lavoro su grandi basi di codice complesse.
- Forti capacità di problem-solving e capacità di comunicare chiaramente i risultati tecnici.
È un vantaggio se hai:
- Familiarità con le applicazioni di deep learning alla simulazione ingegneristica (“Physics AI”), come operatori neurali, Transolver, ecc.
- Familiarità con strumenti industriali di FEA e CFD, come STARCCM+, OptiStruct, ecc.
- Pubblicazioni in conferenze o riviste di alto livello come NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, ecc.
- Esperienza con addestramento distribuito, scalabilità dei modelli e flussi di lavoro basati su GPU/acceleratori.
- Familiarità con MLOps, tracciamento degli esperimenti e distribuzione dei modelli.
- Esperienza con piattaforme cloud come AWS, Azure o GCP.
- Contributi open-source o prove di impatto della ricerca.
- Esperienza nella collaborazione tra team di ricerca e ingegneria.
Unisciti al nostro Mondo Digitale
In Siemens Software, la flessibilità è il nostro modo di lavorare - ibrido per default, basato su fiducia e autonomia. Insieme, 30.000 persone in oltre 200 paesi costruiscono tecnologie che plasmano il mondo reale. Crescerai attraverso progetti reali, forti colleghi tecnici e mobilità globale, supportato dalla scala e dai benefici di un leader del software industriale. Siamo impegnati per l'uguaglianza e l'inclusione, e assumiamo in base al merito, alle competenze e all'impatto. Porta la tua curiosità e creatività e aiutaci a plasmare il domani!
Compensazione e Benefici
Le principali sedi per questa opportunità sono Spagna, Italia, Francia e Grecia. Le fasce salariali applicabili per queste sedi sono:
- 52.100 - 83.300 (Spagna)
- 49.000 - 81.800 (Italia)
- 52.800 - 89.700 (Francia)
- 32.100 - 64.200 (Grecia)
Questo ruolo è idoneo a guadagnare una compensazione incentivante. La compensazione effettiva offerta si basa sulle competenze lavorative, sull'esperienza e sulla formazione/istruzione pertinenti del candidato selezionato. Siemens offre benefici per la salute e il benessere ai dipendenti; puoi accedere ai benefici disponibili nel tuo paese tramite il link: https://jobs.sw.siemens.com/benefits/
Questa posizione potrebbe essere pubblicata anche in ulteriori sedi oltre a quelle specificate sopra. Per tali sedi, le fasce salariali e i benefici applicabili saranno divulgati dal Partner di Acquisizione Talenti al momento del primo contatto, in conformità con i requisiti legali locali.
Il nostro Impegno per l'Uguaglianza e l'Inclusione
Valutiamo le pari opportunità e accogliamo le candidature da persone con disabilità. In Siemens, crediamo che le persone che hanno avuto esperienze reali nel trattare con la diversità eccelleranno come leader. Promuoviamo una cultura di creatività e innovazione. Ci assicureremo che le persone con disabilità ricevano un'adeguata sistemazione per partecipare al processo di candidatura o colloquio, per svolgere funzioni lavorative essenziali e per ricevere altri benefici e privilegi di impiego. Ti preghiamo di contattarci per richiedere un'adeguata sistemazione.
Deep Learning Researcher - PhysicsAI datore di lavoro: Siemens Digital Industries Software
Siemens Software è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro flessibile e ibrido che promuove la fiducia e l'autonomia. Con opportunità di crescita professionale attraverso progetti reali e una rete globale di colleghi altamente qualificati, i dipendenti possono contribuire a innovazioni significative nel design dei prodotti. Inoltre, l'impegno dell'azienda per l'uguaglianza e l'inclusione crea una cultura collaborativa in cui ogni voce è ascoltata e valorizzata.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Siemens Digital Industries Software
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Deep Learning Researcher - PhysicsAI
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Siemens Digital Industries Software
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Siemens Digital Industries Software! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Deep Learning Researcher - PhysicsAI
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Siemens Digital Industries Software. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Siemens Digital Industries Software. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Siemens Digital Industries Software
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
