Ingenieur für maschinelles Lernen

Über uns

Neuarchitektur der Technik für das Zeitalter der Intelligenz

PhysicsX ist das Physik-KI-Unternehmen für die Industrie. Die Mission des Unternehmens besteht darin, Hardware-Innovationen zu beschleunigen, indem es das heutige Aussehen von Industrietechnik und Fertigung überarbeitet. PhysicsX entwickelt einen neuen Simulationssoftware-Stack, um umfassende physikalische KI-Unterstützung über den gesamten technischen Lebenszyklus hinweg zu ermöglichen. Das Unternehmen arbeitet mit führenden Organisationen in den Bereichen Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Automobil, Halbleiter, Materialien sowie Energie und erneuerbare Energien zusammen und unterstützt sie bei einigen ihrer kritischsten und komplexesten Herausforderungen. PhysicsX hat seinen Hauptsitz im Vereinigten Königreich, verfügt über Niederlassungen in London, New York und Singapur und eine wachsende Präsenz in der Bay Area.

Hinweis: Wir rekrutieren derzeit für mehrere Positionen. Bitte bewerben Sie sich jedoch nur für die Stelle, die am besten zu Ihren Fähigkeiten und Karrierezielen passt.

Wen wir suchen

Als Machine Learning Engineer in Delivery sind Sie ein Problemlöser und Entwickler, der sich leidenschaftlich für die Entwicklung praktischer Lösungen einsetzt, die es Kunden ermöglichen, bessere technische Entscheidungen zu treffen. Sie sind jemand, der sich mit fortschrittlichen technischen Konzepten aus verschiedenen Branchen auskennt, und Sie zeichnen sich dadurch aus, dass Sie direkt mit Kunden zusammenarbeiten (und oft Seite an Seite mit ihnen vor Ort), um nützliche und genutzte ML-Tools in Produktionsqualität zu entwickeln, bereitzustellen und zu warten.

Sie entwerfen, erstellen und testen zuverlässige, skalierbare Pipelines für maschinelles Lernen und wissen, wann Sie 3D-Punktwolken- und Netzdaten untersuchen und bearbeiten müssen, um eine geometriebewusste Modellierung zu ermöglichen. Sie erstellen Analyseumgebungen und -ressourcen in der Cloud/vor Ort, die die Datenwissenschaft umfassen, wählen die richtigen Bibliotheken, Frameworks und Tools aus und treffen gleichzeitig pragmatische Produktentscheidungen, die die Bereitstellung zum Erfolg führen. Sie gedeihen an der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft und Softwareentwicklung und übersetzen Projektergebnisse in Tools und Produkte.

Mit mindestens einem Jahr Branchenerfahrung (Post-Master oder Ph.D.) in einem kommerziellen, nicht forschungsbezogenen Umfeld sind Sie bereit, durchzustarten. Sie freuen sich wirklich über die Erweiterung Ihres technischen Fachwissens und sind von Natur aus geneigt, Verantwortung für MLE-Pipelines zu übernehmen und die Systeme und Lösungen, an denen Sie arbeiten, kontinuierlich zu verbessern, um sicherzustellen, dass sie praktisch und wirkungsvoll sind und den sich verändernden Kundenbedürfnissen gerecht werden.

Diese Rolle

In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit unseren Kunden sowie unserem Team aus Simulationsingenieuren, Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren zusammen, um die technischen und physikalischen Herausforderungen, die wir lösen, zu verstehen und zu definieren.

Sie schaffen die Grundlage für erfolgreiche, wirkungsvolle Lösungen, indem Sie:

• Entwerfen, Erstellen und Testen von Daten-/ML-Pipelines, die zuverlässig, skalierbar und einfach in der Produktionsumgebung einsetzbar sind.

• Produktion von ML-Modellen und Ersatzmodellen mit klarer Validierung und Fehleranalyse

• Erkundung und Bearbeitung von 3D-Punktwolken- und Netzdaten, gegebenenfalls Anwendung grafik-/geometriebewusster Techniken

• Enge Zusammenarbeit mit Simulationsingenieuren, um eine nahtlose Integration von Data-Science-Modellen in Simulationen sicherzustellen.

• Offene Kommunikation und Präsentation sowohl mit technischen Teams als auch mit Kunden, Unterstützung beim Onboarding von Benutzern und bei der gemeinsamen Entwicklung mit Kunden.

• Es besteht die Notwendigkeit, durchschnittlich drei bis vier Wochen pro Quartal zu Kundenstandorten in Nordamerika, Europa, Asien und Ozeanien zu reisen, wo Sie eng mit Kunden zusammenarbeiten, um Lösungen vor Ort zu entwickeln.

Während sich die Rolle weiterentwickelt, ergeben sich spannende Wachstumschancen als technischer Leiter, perfekt für jemanden, der die Verantwortung für komplexere Projekte übernehmen und die Richtung zukünftiger Lösungen vorgeben möchte.

Unsere Bereitstellungsteams treiben Innovationen voran, um KI-Modelle in praktische Lösungen umzuwandeln – lesen Sie unseren Blog, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie zu dieser spannenden Reise beitragen werden!

Wir arbeiten nach einem Hybridmodell mit etwa drei Tagen pro Woche in unserem Büro in Shoreditch.

Was wir bieten

Bauen Sie, was wirklich wichtig ist

Helfen Sie, ein KI-natives Ingenieursunternehmen bereits in der Gründungsphase mitzugestalten und Probleme anzugehen, die für Industrie und Gesellschaft wirklich wichtig sind. Das ist Arbeit mit realer Wirkung – und etwas, hinter dem Sie stolz sein können.

Lernen Sie an der Seite außergewöhnlicher Menschen

Arbeiten Sie mit einem hochkarätigen, kooperativen Team aus Ingenieuren, Wissenschaftlern und Bedienern zusammen, denen die Erbringung großartiger Arbeit am Herzen liegt und die sich gegenseitig dabei helfen, besser zu werden. Wir haben unterschiedliche Hintergründe, aber wir teilen die Verpflichtung, auf höchstem Niveau zu agieren und einige der komplexesten Herausforderungen anzugehen. Wenn Sie ehrgeizig, nachdenklich und wirkungsorientiert sind, werden Sie sich wie zu Hause fühlen.

Einfluss auf die Hierarchie

Wir agieren mit einer flachen Struktur: Gute Ideen siegen – egal, woher sie kommen. Das Hinterfragen von Annahmen und das Infragestellen des Status Quo ist nicht nur willkommen, sondern wird erwartet.

Nachhaltiges Tempo, langfristige Ambitionen

Der Aufbau sinnvoller Technologie ist ein Marathon, kein Sprint. Wir glauben an die Balance zwischen konzentrierter, ehrgeiziger Arbeit und einem Leben darüber hinaus. Unser Hybridmodell verbindet die gemeinsame Zeit in unserem Büro in Shoreditch mit der Arbeit von zu Hause aus und gibt Ihnen die Flexibilität, nachhaltig zu arbeiten und gleichzeitig persönlich in Kontakt zu bleiben.

Und dabei hört es noch nicht auf …

🚀 Aktienoptionen – Beteiligen Sie sich sinnvoll an dem Unternehmen, an dessen Aufbau Sie mitwirken.

🏦 10 % Arbeitgeber-Rentenbeitrag – denn Investition in die Zukunft zählt.

🍽️ Kostenlose Büromittagessen – damit Sie energiegeladen und konzentriert bleiben.

👶 Erweiterter Elternurlaub – 3 Monate voll bezahlter Vaterschaftsurlaub und 6 Monate voll bezahlter Mutterschaftsurlaub, um in den Momenten, die am wichtigsten sind, zusätzliche Flexibilität zu bieten.

🍼 YellowNest-Kindergartenprogramm – um berufstätigen Eltern bei der Verwaltung der Kinderbetreuungskosten zu helfen.

☀️ 25 Tage Jahresurlaub (+ Feiertage) – weil es wichtig ist, sich Zeit zum Ausruhen zu nehmen.

🏥 Private Krankenversicherung – 100 % Arbeitnehmerschutz, sodass Sie vollkommen beruhigt sein können.…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/physicsx/machine-learning-engineer-london-151724)