National Center for Urban Solutions
PhysicsX
Réinventer l'ingénierie pour l'ère de l'intelligence
PhysicsX est la société d'IA physique pour les industriels. La mission de l'entreprise est d'accélérer l'innovation matérielle en refondant l'ingénierie et la fabrication industrielles actuelles. PhysicsX construit une nouvelle pile logicielle de simulation pour offrir une IA physique approfondie sur l'ensemble du cycle de vie de l'ingénierie. L'entreprise s'associe à des organisations leaders dans les secteurs de l'aérospatiale et de la défense, de l'automobile, des semi-conducteurs, des matériaux, et de l'énergie et des énergies renouvelables, en les soutenant dans certains de leurs défis les plus critiques et complexes. PhysicsX a son siège au Royaume-Uni, avec des bureaux à Londres, New York et Singapour, et une présence croissante dans la Bay Area.
En tant qu'Ingénieur Machine Learning en Delivery, vous êtes un résolveur de problèmes qui reste ancré sur l'impact. Vous êtes quelqu'un capable de saisir des concepts d'ingénierie avancés dans plusieurs industries, et d'exceller à travailler directement avec les clients (et souvent aux côtés d'eux sur site) pour intégrer des modèles d'IA de pointe dans des outils utiles et utilisés.
Note : Nous recrutons actuellement pour plusieurs postes, mais veuillez postuler uniquement au rôle qui correspond le mieux à vos compétences et à vos objectifs de carrière.
Note : Ce poste peut nécessiter l'accès à des informations protégées par les lois et réglementations américaines sur le contrôle des exportations, y compris le Export Administration Regulations (EAR) et le International Traffic in Arms Regulations (ITAR). Veuillez noter que toute offre d'emploi peut être conditionnée à l'autorisation de recevoir des logiciels ou des technologies contrôlés en vertu de ces lois et réglementations américaines sur le contrôle des exportations sans parrainage pour une licence d'exportation.
NOS ÉQUIPES DE LIVRAISON PILOTENT L'INNOVATION POUR TRANSFORMER LES MODÈLES D'IA EN SOLUTIONS PRATIQUES - LISEZ NOTRE BLOG POUR EN SAVOIR PLUS SUR LA FAÇON DONT VOUS CONTRIBUEREZ À CE PARCOURS EXCITANT !
physicsx.ai/newsroom/how-delivery-makes-physical-ai-work-in-the-real-world
FOURCHETTE SALARIALE : $150,000 - $190,000 selon l'expérience
La séniorité sera évaluée tout au long de notre processus d'entretien.
Nous valorisons la diversité et nous nous engageons à l'égalité des chances en matière d'emploi, indépendamment du sexe, de la race, de la religion, de l'ethnicité, de la nationalité, du handicap, de l'âge, de l'orientation sexuelle ou de l'identité de genre. Nous encourageons vivement les personnes issues de groupes traditionnellement sous-représentés dans la technologie à postuler. Pour aider à faire changer les choses, nous parrainons de jeunes femmes issues de milieux défavorisés tout au long de leurs études universitaires en sciences et mathématiques.
Nous collectons des données sur la diversité et l'inclusion uniquement dans le but de surveiller l'efficacité de nos politiques d'égalité des chances et d'assurer la conformité avec la législation sur l'emploi et l'égalité. Ces informations sont confidentielles, utilisées uniquement sous forme agrégée, et n'influenceront pas l'issue de votre candidature.
Vous avez déployé des systèmes ML de bout en bout et à grande échelle : vous concevez, construisez et testez des pipelines de données ML fiables et évolutifs ; vous savez comment explorer et manipuler des données de nuages de points et de maillages 3D pour permettre une modélisation consciente de la géométrie ; vous sélectionnez les bonnes bibliothèques, frameworks et outils. En travaillant à l'intersection de la science des données et de l'ingénierie logicielle, vous traduisez les résultats de la R&D et des projets en bibliothèques, outils et produits réutilisables.
Avec au moins 2 ans d'expérience industrielle (post-Master ou Doctorat) dans un environnement commercial, non-recherche. Vous êtes vraiment enthousiaste à l'idée de prendre en charge des flux de travail complexes et de guider les équipes vers le succès, tout en améliorant continuellement les systèmes et les solutions sur lesquels vous travaillez pour garantir qu'ils sont pratiques, percutants et répondent aux besoins évolutifs de nos clients.
En tant qu'Ingénieur Machine Learning, vous travaillerez en étroite collaboration avec nos Data Scientists, nos Ingénieurs Simulation et nos clients pour comprendre et définir les défis d'ingénierie et de physique que nous résolvons. Vous interagirez avec les clients et utiliserez votre influence pour orienter les décisions concernant le déploiement fiable avec des résultats mesurables.
Vous aurez également l'opportunité de voyager sur les sites clients en Amérique du Nord, en Europe, en Asie, en Océanie, pendant une moyenne de 3-4 semaines par trimestre, où vous collaborerez étroitement avec les clients pour construire des solutions sur site.
Contribuez à façonner une entreprise d'ingénierie native de l'IA à un stade précoce, en abordant des problèmes qui comptent réellement pour l'industrie et la société. C'est un travail avec un impact réel - et quelque chose dont vous pouvez être fier.
Travaillez avec une équipe d'ingénieurs, de scientifiques et d'opérateurs de haut calibre et collaboratifs qui se soucient profondément de faire du bon travail et de s'entraider pour s'améliorer. Nous venons d'horizons divers, mais nous partageons un engagement à opérer au plus haut niveau et à relever certains des défis les plus complexes. Si vous êtes ambitieux, réfléchi et motivé par l'impact, vous vous sentirez chez vous.
Nous opérons avec une structure plate : les bonnes idées gagnent - d'où qu'elles viennent. Remettre en question les hypothèses et le statu quo n'est pas seulement bienvenu, c'est attendu.
Construire une technologie significative est un marathon, pas un sprint. Nous croyons en l'équilibre entre un travail ciblé et ambitieux et une vie au-delà. Notre modèle hybride combine le temps passé ensemble dans notre bureau de New York avec des journées de travail à domicile, vous offrant la flexibilité de travailler de manière durable tout en restant connecté en personne. Et cela ne s'arrête pas là…
🔎 Surveillez cet espace, nous continuons à le développer au fur et à mesure de notre croissance…
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