Científico de IA - Modelos de física

Acerca de Mistral
Mistral ofrece soluciones de inteligencia artificial completas: desde modelos de vanguardia hasta herramientas, aplicaciones y computación para desarrolladores. Nos asociamos con empresas que abordan los problemas más difíciles en industrias de alto riesgo como las finanzas, la manufactura, la defensa, la atención médica y el sector público, y cocreamos sistemas de inteligencia artificial personalizados que pueden ejecutar según sus condiciones.
Somos un equipo dinámico y colaborativo apasionado por la IA y su potencial para transformar la sociedad. Nuestra fuerza laboral diversa prospera en entornos competitivos y está comprometida a impulsar la innovación. Nuestros equipos están distribuidos entre Europa, Norteamérica, Asia y Medio Oriente. Somos creativos, bajos en ego y con espíritu de equipo.

El papel
Mistral busca científicos de IA con amplia experiencia en ciencias de la ingeniería y aprendizaje automático para ampliar la frontera de la simulación acelerada por IA. Dentro de AI4Engineering Science, investigará y entrenará modelos de física fundamental que son sustancialmente más capaces que los que existen hoy en día y que tanto los clientes como los equipos internos pueden ajustar para aplicaciones posteriores.
Trabajará en toda la pila de investigación: seleccionando conjuntos de datos de simulación de alta fidelidad, diseñando y entrenando arquitecturas de modelos novedosos y evaluándolos rigurosamente con respecto a estándares de validación de ingeniería reales.
Al trabajar en estrecha colaboración con la organización de investigación más amplia, se asegurará de que los modelos básicos que cree sean lo suficientemente generales como para convertirse en la columna vertebral de muchos productos posteriores, no solo en una solución puntual.
Este rol se basa en una base sólida y de clase mundial, y el objetivo es llevarlo más allá. Trabajará verticalmente verticalmente para lograr modelos básicos que realmente transfieran y ajusten las tareas de ingeniería, con canales de datos de simulación de alta calidad, evaluación basada en la física y estimación de incertidumbre/fuera de distribución como preocupaciones de primera clase. No existe un manual heredado para la mayor parte de lo que queda por hacer: usted ayudará a definir las arquitecturas, las estrategias de capacitación y los estándares de validación en los que se basa el equipo, no solo ampliará uno existente.

lo que harás

• Investigar y entrenar modelos básicos novedosos para la simulación física, superando los avances actuales en precisión, generalización y escala.

• Diseñar y ejecutar campañas de simulación a gran escala utilizando solucionadores de dominios específicos para construir los conjuntos de datos de alta fidelidad que necesitan los modelos de física fundamentales.

• Investigar arquitecturas y estrategias de capacitación (por ejemplo, capacitación de fidelidad múltiple, objetivos de capacitación previa, comportamiento de escalamiento) que permitan que un modelo básico único se transfiera y ajuste bien en diversas tareas de ingeniería.

• Evaluar rigurosamente la cobertura, precisión y solidez del modelo frente a los estándares de validación de la industria y diagnosticar modos de falla que surgen de lagunas de datos o limitaciones de la arquitectura.

• Manténgase al tanto de los últimos avances en la comunidad científica y contribuya a la posición de Mistral en la frontera de la investigación de IA para ingeniería.

Lo que estamos buscando

• Doctorado o Maestría en CS/AI o una ciencia de la ingeniería: Ingeniería Mecánica, Ingeniería Eléctrica, Dinámica de Fluidos Computacional, Mecánica Estructural, EDA, Ingeniería de Semiconductores o un campo relacionado

• Una sólida experiencia práctica en aprendizaje automático con un profundo conocimiento de las arquitecturas de modelos, la dinámica de capacitación y la metodología de evaluación es fundamental para este rol.

• Ha desarrollado métodos de aprendizaje automático para simulación o modelado sustituto.

• Escribe código Python limpio y legible y se siente cómodo en entornos Linux/HPC.

• Inglés fluido con excelentes habilidades de comunicación, capaz de explicar conceptos de simulación técnica y aprendizaje automático a audiencias tanto de ingeniería como no técnicas.

• Autodirigido, no necesita hojas de ruta detalladas para avanzar

• Sin ego, colaborativo y con ganas de aprender en la intersección de la simulación y el aprendizaje automático.

• Éxito demostrado a través de proyectos industriales, trabajo académico o proyectos personales.

Sería genial si tu

• Tener experiencia industrial o académica con solucionadores de simulación (por ejemplo, OpenFOAM, LS-DYNA, ANSYS, COMSOL, Abaqus, Fluent, STAR-CCM+, PowerFlow, NekRS, Tau/CODA, JAX-Fluids o equivalente; Cadence/Synopsys/Siemens EDA o equivalente)

• Tener experiencia en la automatización de campañas de simulación a gran escala en clústeres de HPC.

• Haber contribuido a una gran base de código industrial o de código abierto.

• Tener publicaciones en lugares de ingeniería o ML (AIAA, ASME, JFM, NeurIPS, ICLR, etc.)

Lo que ofrecemos
Ofrecemos un paquete integral de beneficios diseñado para respaldar su bienestar, crecimiento y equilibrio entre el trabajo y la vida personal. Los beneficios varían según el país y pueden incluir cobertura de atención médica, licencia parental, planes de jubilación, apoyo para la reubicación, programas de bienestar, subsidios para comidas y transporte y otros beneficios específicos de la ubicación.
Para obtener los detalles más actualizados sobre los beneficios disponibles en su ubicación, consulte nuestra página de Beneficios.

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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/mistralai/ai-scientist-physics-models-paris-64118)