Produktingenieur | Design-Engineering-Wissen

Produktingenieur | Design-Engineering-Wissen

Standort: Cambridge (UK), Hybrid mit bis zu 2 Remote-Tagen pro Woche
Team: Produkt
Startdatum: so schnell wie möglich

Über das neuronale Konzept
Neural Concept ist die Engineering-Intelligence-Plattform, die von führenden Herstellern in den Bereichen Automobil, Luft- und Raumfahrt und Energie eingesetzt wird. Wir kombinieren geometrische und physikalische KI mit LLM-basierten Agenten, sodass Ingenieurteams in einem Bruchteil der üblichen Zeit von Kundenanforderungen zu validierten Designs übergehen können.

Über die Rolle
Designentscheidungen hängen von Informationen ab, die außerhalb des CAD-Modells liegen: Kundenanforderungen, Designregeln, Fertigungs- und Montagebeschränkungen und Kostenziele. Diese Informationen sind über Spezifikationsdokumente, Handbücher, ERP-Systeme, Anforderungsmanagement-Tools und Systemmodelle verteilt. Ingenieure sammeln es oft erst spät im Prozess von Hand, und bei Designprüfungen oder am Produktionsband treten Konflikte auf.
Die Fähigkeit, die diese Lücke schließt, nennen wir Design Engineering Knowledge. Es verbindet den Entwurf mit dem ihn umgebenden Informationsökosystem, sodass Ingenieuren und KI-Agenten Anforderungen, Einschränkungen und Kompromisse zur Verfügung stehen, während sie am Entwurf selbst arbeiten.
Als Produktingenieur bauen Sie diese Fähigkeit auf. Der erste Fokus liegt auf den Anforderungen: Sie werden aus Kundenspezifikationen und Anforderungsmanagementsystemen extrahiert, strukturiert und nachvollziehbar gehalten. Anschließend erweitern Sie dieselbe Grundlage auf Designregelprüfungen, Design for Manufacturing (DfM), Design for Assembly (DfA) und Design for Cost und verbinden sie mit den Unternehmenssystemen, in denen dieses Wissen bereits vorhanden ist.
Sie arbeiten mit dem Produktmanager, den Lösungsingenieuren und den Kundenentwicklungsteams als Hauptentwickler vom ersten Kundengespräch bis zur Version, die in der Produktion läuft, zusammen.

Was Sie tun werden

• Erstellen Sie die Anforderungsgrundlage: Nehmen Sie Kundenspezifikationen und RFQ-Pakete auf, extrahieren Sie Anforderungen mit LLM und agentenbasierten Pipelines und sorgen Sie dafür, dass jedes einzelne auf sein Quelldokument und seine Quellseite zurückverfolgbar ist.

• Erweitern Sie diese Grundlage auf Designregeln, DfM, DfA und Design for Cost und verwandeln Sie Standards, Handbücher und Unternehmens-Know-how in Einschränkungen, die Software und Agenten nutzen können.

• Integrieren Sie Anforderungen, Einschränkungen und Kompromisse in den Design-Workflow, sodass Ingenieure jederzeit einen Entwurf mit ihnen vergleichen und sehen können, welche auf das Teil zutreffen, an dem sie arbeiten.

• Erstellen Sie Integrationen mit den Systemen rund um das Design: Anforderungsmanagementsysteme, ERP (Kosten-, Material- und Lieferantendaten) sowie Systemdesign- und MBSE-Tools für Anforderungen auf Architektur- und Systemebene.

• Entwerfen Sie das Datenmodell, das Anforderungen, Regeln und Einschränkungen mit Teilen, Entwurfsparametern und Simulationsergebnissen verknüpft.

• Erstellen Sie gemeinsam mit Kunden Bewertungssätze und Qualitätsmetriken, damit die Extraktions- und Prüfgenauigkeit gemessen und mit jeder Version verbessert wird.

• Entwerfen Sie Human-in-the-Loop-Überprüfungsabläufe, bei denen Ingenieure die KI-Ausgabe validieren und bearbeiten, mit Versionierung und einem vollständigen Prüfpfad.

• Erkennen Sie wiederkehrende Muster bei Kunden und verwandeln Sie sie in wiederverwendbare Komponenten der Neural Concept-Plattform.

Wer du bist
Muss haben

• Erleben Sie die Entwicklung und Bereitstellung von Python-Produktionssoftware in schnelllebigen, funktionsübergreifenden Teams.

• Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen in der Produktion: strukturierte Ausgaben, abrufgestützte Generierung, Agenten und Auswertung.

• Erfahrung in der Integration mit Unternehmenssystemen über APIs und Datenmodelle, zum Beispiel ERP, PLM oder Anforderungsmanagement-Tools.

• Erfahrung mit der Dokumentenverarbeitung, wie z. B. PDF-Analyse, OCR oder Informationsextraktion.

• Starke Softwarepraktiken: Testen (Pytest), CI, Paketierung, Codeüberprüfung und Git.

• Eine Produktmentalität. Sie sprechen mit Benutzern, verstehen das Problem, bevor Sie Code schreiben, und liefern in kleinen, messbaren Schritten.

• Klare, prägnante Kommunikation sowohl mit Kundentechnikern als auch mit internen Teams.

• Wohnsitz in Cambridge (Großbritannien) oder bereit, umzuziehen.

Schön zu haben

• Hintergrund im Maschinenbau oder in der Physik mit Erfahrung in DfM, DfA oder Design-to-Cost-Praktiken.

• Vertrautheit mit Anforderungsengineering und modellbasiertem Systems Engineering (MBSE, SysML).

• Erfahrung im Umgang mit CAD-Daten oder Geometrieverarbeitung.

• Erfahrung mit Vision-Language-Modellen, Vektordatenbanken oder Suchranking.

Was Sie bekommen

• Besitz einer Produktfunktion, die Kunden in realen Engineering-Programmen nutzen, mit direktem Zugriff auf die Ingenieure, die sie nutzen.

• Ein wettbewerbsfähiges Gehalt und lohnende Möglichkeiten, während wir weiter wachsen.

• Ein kollaboratives, multikulturelles Team, in dem Ihre Arbeit sichtbar und anerkannt ist.

• Kollegen, die ihr Wissen frei teilen und sich gegenseitig unterstützen.

• Ein Hybridmodell und flexible Arbeitszeiten. Wir konzentrieren uns auf Ergebnisse und vertrauen darauf, dass Sie Ihre Zeit organisieren.

Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet, und setzen uns dafür ein, ein vielfältiges und integratives Umfeld zu schaffen, in dem Sie sich entfalten können.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/neuralconcept/product-engineer-design-engineering-knowledge-cambridge-261481)