Full timeTechnology

Bachelorand Machine Learning CFD (m/w/d)

Enrichment Technology Company LimitedJülich, Nordrhein-Westfalen🇩🇪Germany

Quick overview

SeniorityMid Senior

Employment typeFull Time

Work modeHybrid

LocationJülich, Nordrhein-Westfalen, Germany

Scikit-learnPyTorchPythonTensorFlowMachine Learning

Job description

Wir suchen ab sofort an unserem Standort Jülich einen Bachelorand Machine Learning CFD (m/w/d) (PA-Nr.: 50/25)

ETC ist ein internationales High-Tech-Unternehmen, dessen Hauptgeschäft die Entwicklung, Herstellung und Installation von Gaszentrifugen zur Urananreicherung ist. ETC liefert seinen Kunden dafür auch Aluminiumrohrleitungen und ist ein Anbieter von Projektmanagement-, Anlagendesign- und Ingenieurdienstleistungen. Dies macht ETC zu einem hochspezialisierten Anbieter innerhalb der Kernenergiebranche, der in zahlreichen Ländern der Welt einen wesentlichen Beitrag zur Energieversorgung mit CO -armer Kernenergie leistet. Das Unternehmen arbeitet nach den höchsten Sicherheitsstandards und schützt seine sensible Technologie auf verantwortungsvolle Weise.

ETC ist mit seinen Tochtergesellschaften auch in anderen Marktsegmenten tätig. Pronexos ist ein ETC-Unternehmen, das spezialisierte Fertigungsprodukte und -dienstleistungen für High-Tech-Industrien mit besonderem Schwerpunkt auf Carbonfaserprodukte anbietet. Stornetic bietet hochwertige Technologielösungen in Form von Schwungradsystemen mit Fokus auf nachhaltige Energieversorgung.

ETC beschäftigt derzeit rund 800 Mitarbeiter an seinen fünf Standorten in Capenhurst (Großbritannien), Jülich (Deutschland), Almelo (Niederlande), Tricastin (Frankreich) und Eunice (USA) und wächst aufgrund der weltweit steigenden Nachfrage nach CO -armer Energie.

WAS SIND IHRE AUFGABEN?

Programmierung von Machine-Learning-Algorithmen in Python
Verknüpfung moderner Methoden des maschinellen Lernens mit Simulationsdaten aus 3D-CFD-Simulationen
Analyse und Entwicklung von Meta-Modellen auf Basis durchgeführter CFD-Simulationen von Verdichtern
Ziel der Arbeit:
- Erstellung effizienter, datenbasierter Modelle zur Abbildung komplexer Strömungsvorgänge
- Reduzierung des Rechenaufwands numerischer Optimierung bei gleichbleibender Modellgenauigkeit

WAS SIE MITBRINGEN

Studium im Bereich Ingenieurwissenschaft, Informatik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich
Interesse an datengetriebenen Optimierungsverfahren
Grundverständnis für numerische Simulation und thermodynamische Prozesse, Strömungsmechanik oder Wärmeübertragung
Erfahrung mit Python und Machine-Learning-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)
Analytisches Denkvermögen und strukturierte Arbeitsweise

WAS WIR BIETEN