CAD Evaluation Engineer
⚲ Warszawa
4 000 - 7 000 USD netto (B2B)
Wymagania
- wykształcenie wyższe: mechanika, lotnictwo, informatyka lub pokrewny kierunek techniczny (mile widziani świeżo upieczeni absolwenci)
- rozumienie zasad symulacji inżynierskich: FEA, analiza statyczna, naprężenia, mechanika termiczna, więzy
- praktyczne doświadczenie z parametrycznym CAD (SolidWorks, FreeCAD, Fusion 360, CadQuery, NX lub Creo)
- gotowość do pracy z Pythonem (lub innym językiem) i nauki na stanowisku — pisanie skryptów i utrzymanie harnessów testowych
- biegły lub sprawny techniczny angielski (poziom B2+)
Opis stanowiska
Storygold szuka inżyniera, który połączy mechanikę z programowaniem — konkretnie będzie budować i utrzymywać środowiska testowe oceniające, jak dobrze modele AI radzą sobie z zadaniami projektowania CAD i symulacji (FEA, analiza naprężeń, termika). W praktyce oznacza to projektowanie benchmarków, debugowanie modeli i drzew feature'ów generowanych przez LLM-y oraz pisanie skryptów automatycznie oceniających poprawność geometrii i fizyki. To dobra oferta dla osoby z solidnym zapleczem inżynierskim, która nie boi się kodu i chce pracować na styku CAD/CAE i AI. Uwaga: opis wymagań jest bardzo szeroki ('CAD, CAE lub mechanika, lub pokrewne') — w praktyce może się okazać, że szukają kogoś o dość wąskim, konkretnym profilu, a szeroki zakres ma przyciągnąć więcej kandydatów.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
strong in CAD, CAE, or mechanical engineering (or related fields)
Bardzo szerokie wymaganie — 'or related fields' może oznaczać, że faktycznie szukają kogoś o bardzo konkretnym, wąskim profilu, a szeroki opis ma na celu przyciągnięcie większej liczby kandydatów.
🟡
comfortable writing code
Nie jest określony język ani poziom zaawansowania — może oznaczać, że kodowanie będzie znaczącą częścią pracy, mimo że ogłoszenie jest zatytułowane 'CAD Evaluation Engineer', a nie 'Software Engineer'.
🟡
bridge mechanical engineering principles (FEA, structural analysis) with automation pipelines
Sugeruje pracę na styku dwóch bardzo różnych dziedzin — może wymagać samodzielnego uczenia się brakujących kompetencji po jednej ze stron.
🟡
RL training frameworks
Wzmianka o uczeniu ze wzmocnieniem (reinforcement learning) w kontekście ewaluacji CAD — może wskazywać na eksperymentalny, badawczy charakter projektu o nieustalonej jeszcze metodologii.
🟡
Remote
Praca zdalna — warto dopytać, czy jest w 100% zdalna, czy wymaga okazjonalnych wizyt w biurze, oraz czy zespół pracuje w tej samej strefie czasowej.