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Atomic Machines
Generative AI CAD Engineer
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Emeryville, California, United States
PythonRustGo
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Über diese Rolle
Atomic Machines leitet mit seiner Matter Compiler™ Technologieplattform eine neue Ära der Mikromanufacturing ein. Diese Plattform ermöglicht die Entwicklung und den Bau neuer Klassen von Mikromaschinen, indem sie Fertigungsprozesse und eine Materialbibliothek bereitstellt, die mit Halbleiterfertigungsmethoden nicht zugänglich sind. Sie erschließt die MEMS-Fertigung nicht nur für Geräteklassen, die niemals mit Halbleitermethoden hergestellt werden konnten, sondern auch für völlig neue Kategorien. Darüber hinaus ist diese digitale Plattform auf die gleiche Weise programmierbar, wie 3D-Druck digital ist – aber während 3D-Druck Teile aus einem einzigen Material mit einem einzigen Prozess herstellt, ist die Matter Compiler™ Technologieplattform ein Multi-Prozess-, Multi-Material-System: Bits und Rohmaterialien hinein, und vollständige, funktionale Mikromaschinen heraus. Das Atomic Machines-Team hat auch ein spannendes erstes Gerät entwickelt – das nur durch die Matter Compiler™ Technologieplattform möglich ist – das wir bald der Welt vorstellen werden. Unsere Büros befinden sich in Emeryville und Santa Clara, Kalifornien.
Als Generative AI CAD Engineer können Sie unsere CAD/Automatisierungs-Workflows gestalten, indem Sie generative und programmatische CAD-Pipelines entwickeln, die Designspezifikationen in herstellbare Mikromaschinenbaugruppen umwandeln. Sie werden eng mit unseren KI-, Modellierungs- und Simulationsingenieuren sowie unseren Designingenieuren zusammenarbeiten, um Systeme zu entwickeln, die Designs aus einer Komponentenbibliothek automatisch erkunden, zusammenstellen und optimieren. Sie werden einem engen, funktionsübergreifenden Team beitreten, das sich der Erweiterung der Grenzen des computergestützten Designs verschrieben hat.
Diese Position ist vor Ort in unserem Büro in Emeryville, CA, mit der Möglichkeit einer gelegentlichen Arbeit von zu Hause aus, wenn nötig.
Bitte beachten Sie bei dem unten aufgeführten Gehaltsrahmen, dass dieser je nach Erfahrung und Qualifikationsniveau des Kandidaten variieren kann. Diese Stellenausschreibung ist nicht an ein spezifisches Level gebunden, sondern deckt Junior-, Senior- und Staff-Level ab, d. h. L4 bis L6. Das jeweilige Level wird im Rahmen des Bewerbungsprozesses festgelegt. Wir ermutigen ausdrücklich auch Hochschulabsolventen, Promovierte und Postdocs dazu, sich zu bewerben. Eine fundierte Forschungserfahrung kann Branchenerfahrung ersetzen, und wir berücksichtigen auch starke Junior-Kandidaten, die motiviert sind, in eine Führungsrolle hineinzuwachsen.
Gehaltsspanne $210,000—$260,000 USD
Was Sie tun werden
- Entwicklung von GenAI-gesteuerten Workflows für die CAD-Generierung und die automatisierte Designexploration.
- Aufbau von CAD-Workflows, die programmatisch 3D-Baugruppen konstruieren, modifizieren und bewerten.
- Erstellung und Pflege einer Bibliothek von parametrischen Komponenten für die generative Designexploration und das Training.
- Kuratieren und Parsen großer Mengen von CAD-Modellen mit Produkt-, Fertigungs- und Toleranzinformationen in standardisierte APIs und stapelverarbeitbare Datensätze für das Training generativer Modelle.
Was Sie mitbringen müssen
Erforderlich
- Kenntnisse in KI-basierter CAD-Generierung, generativen Modellen für 3D-Geometrie oder generativen Designalgorithmen, nachgewiesen durch Kursarbeit, Forschung, Veröffentlichungen oder umfangreiche Projekte.
- Beherrschung der Interaktion mit CAD- oder Geometriewerkzeugen über APIs (Python, Rust oder andere relevante Sprachen).
- Vertrautheit mit CAD-Interoperabilitätsstandards (STEP, IGES, JT, GLTF oder ähnliches).
- Erfahrung mit NURBS und B-Rep.
- Bachelor-, Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Machine Learning, Computational Design, Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, angewandte Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet. Hochschulabsolventen sind willkommen.
Nice to have
- Starker Hintergrund in programmatischen CAD-Workflows oder programmatischer 3D-Geometrie (z. B. mit Onshape API, SolidWorks API, Fusion API, CadQuery, Build123d, FreeCAD oder ähnlichem).
- Erfahrung mit CAD-Manipulation und -Parametrisierung, einschließlich Skripting und Automatisierung.
- Erfahrung mit geometrischen Modellierungskernen (z. B. OpenCascade, Parasolid).
- Erfahrung mit impliziten geometrischen Darstellungen (SDFs, neuronale Felder, Occupancy Networks).
- Erfahrung mit Meshing, insbesondere für Simulations- oder Fertigungszwecke.
- Erfahrung mit Model-Based Definitions.
- Erfahrung mit Simulation-in-the-Loop-Design, Formoptimierungs- oder Topologieoptimierungs-Workflows.
- Beiträge zu Open-Source-CAD-, Geometrie- oder 3D-ML-Bibliotheken.
Die Vergütung für diese Position beinhaltet auch Aktienoptionen und Sozialleistungen.
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