Sviluppare e mantenere script in Python per automatizzare attività di pre-processing e post-processing.
Ottimizzare i flussi di simulazione attraverso studi parametrici, simulazioni batch e automazione dei processi.
Supportare lo sviluppo di modelli data-driven e metodologie basate su Intelligenza Artificiale a supporto delle analisi FEM.
Collaborare con i team di R&D e Product Engineering nelle attività di sviluppo e validazione prodotto.
Analizzare e correlare i risultati numerici con i dati sperimentali, con particolare attenzione ai materiali compositi.
Contribuire alla definizione e al miglioramento delle metodologie di simulazione, standard di modellazione e procedure di validazione.
Redigere report tecnici e presentare i risultati agli stakeholder interni ed esterni.
Requisiti minimi
Laurea Magistrale o PhD in Ingegneria Meccanica, Aerospaziale o discipline affini.
Solida conoscenza di meccanica, cinematica, termodinamica e scienza dei materiali.
Esperienza nell'utilizzo di strumenti di simulazione FEM, preferibilmente Abaqus.
Ottima conoscenza della programmazione Python o di linguaggi di scripting equivalenti.
Conoscenza delle prove meccaniche e della caratterizzazione dei materiali, con particolare interesse per i materiali compositi.
Ottima conoscenza della lingua inglese.
Nice to have
Esperienza nell'applicazione di tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale a problematiche ingegneristiche.
Conoscenza di strumenti per l'analisi dei dati, quali NumPy, Pandas, Scikit-learn e librerie analoghe.
Familiarità con workflow digitali avanzati, inclusi ambienti di High Performance Computing (HPC) e pipeline automatizzate.
Esperienza nell'utilizzo di strumenti CAD, in particolare CATIA.
Conoscenza della lingua tedesca.
Sede di lavoro: Stezzano (BG)
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