Обязанности:
Мы ищем квалифицированного инженера-аналитика с глубокими знаниями в области вычислительной гидродинамики (CFD) и программирования на Python для оптимизации процесса проведения термодинамических испытаний. В рамках проекта вы будете заниматься автоматизацией, анализом и улучшением эффективности экспериментов, используя численное моделирование и инструменты машинного обучения. Чем предстоит заниматься: Автоматизация циклов проведения тестирования с использованием Python: сбор данных, запуск симуляций, обработка результатов, визуализация. Оптимизация параметров тестов (геометрия, граничные условия, материалы, режимы нагрева/охлаждения) с целью минимизации времени, ресурсов и повышения достоверности результатов. Разработка стендов для характеризации параметров компонентов системы охлаждения: вентиляторов, радиаторов и термоинтерфейсов. Разработка скриптов для массового запуска CFD-расчётов (через OpenFOAM, ANSYS Fluent, Simcenter STAR-CCM+ или аналоги) с использованием параллельных вычислений. Анализ результатов CFD-моделей с целью выявления ключевых факторов, влияющих на термодинамическую эффективность. Создание отчётов и рекомендаций для инженерных команд на основе данных моделирования и испытаний. Мы ожидаем от будущего члена команды: Высшее техническое образование (механика, энергетика, теплофизика, прикладная математика, инженерия). Знание python на уровне middle+. Опыт работы с CFD-пакетами (OpenFOAM + SALOME, ANSYS Fluent, FloTHERM, Simcenter FloEFD, и др.). Отличное знание Python (NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, asyncio, multiprocessing). Опыт работы с автоматизацией расчётов, скриптами для запуска и обработки CFD-задач. Понимание основ термодинамики, теплообмена и гидродинамики. Навыки работы с системами контроля версий (Git), опыт в написании документации. Умение работать с большими объёмами данных и строить визуализации. Навыки аналитического мышления, способность к самостоятельной постановке задач и решению сложных инженерных проблем. Дополнительно приветствуем: Знание инструментов для оптимизации эксперимента (DOE, генетические алгоритмы). Опыт внедрения методов машинного обучения для ускорения CFD-моделирования (surrogate modeling, reduced-order models). Опыт использования PINN (Physics-informed neural networks). Публикации в научных журналах или участие в R&D-проектах. Знание архитектуры серверов и СХД - как минимум на уровне понимания назначения и типичного тепловыделения компонентов.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Смоленская, Баррикадная, Краснопресненская, Улица 1905 года
Автономные Технологии
Инженер-аэродинамик / CFD-специалист (Aerodynamics & CFD Engineer)
Договорная
Москва. Станции метро: Смоленская, Баррикадная, Краснопресненская, Улица 1905 года
Яндекс
Аналитик оптимизации процессов
До 101 000 руб.
Москва. Станции метро: Смоленская, Баррикадная, Краснопресненская, Улица 1905 года
Московский машиностроительный завод АВАНГАРД
Инженер-расчётчик (CFD моделирование)
От 180 000 до 220 000 руб.
Москва. Станции метро: Смоленская, Баррикадная, Краснопресненская, Улица 1905 года
НПО СЕВЕР
Аналитик по оптимизации бизнес-процессов
Договорная
Москва. Станции метро: Смоленская, Баррикадная, Краснопресненская, Улица 1905 года
ПРОМОМЕД
От 80 000 руб.
Москва. Станции метро: Смоленская, Баррикадная, Краснопресненская, Улица 1905 года
REV Ritter