Computational Engineer (m/w/d), Herzogenrath

Willkommen bei Saint-Gobain!
Saint-Gobain entwickelt, produziert und vertreibt Werkstoffe und Lösungen, die für das Wohlbefinden eines jeden und in die Zukunft aller gedacht sind. Diese Werkstoffe kommen überall in unserer Umgebung und in unserem täglichen Leben vor: in Gebäuden, Transportmitteln, Infrastrukturen sowie in zahlreichen industriellen Anwendungen. Saint-Gobain ist Weltmarktführer in der Gestaltung von Lebensräumen mit 39,6 Milliarden Euro Umsatz in 2015 in 66 Ländern vertreten mit mehr als 170.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern.

Saint-Gobain Weber ist international einer der führenden Anbieter von Bauprodukten. Ob Wärmedämm-Verbund- oder Bodensysteme, Fassaden oder Innenputze, Fliesenverlegung oder Bautenschutz –
in 57 Ländern in Europa, Südamerika und Asien vertrauen Profis am Bau auf unsere Produkte

Aufgaben

• Du arbeitest in spannenden, internationalen Forschungsund Entwicklungsprojekten zu Nachhaltigkeitsthemen (Prozessoptimierung/ Energiereduktion, Nachhaltige Werkstoffe und Produkte)
• Du modellierst isolierte und/ oder gekoppelte Fragestellungen der Mechanik, Strömung, Thermik, Elektrik oder Optik
• Du entwickelst hybride Lösungen aus datenund physik-basierten Simulationsund Machine Learning Modellen
• Du entwickelst abteilungsübergreifende Standardpraktiken für datengetriebene und physikbasierte digitale/ virtuelle Produktentwicklung
• Du arbeitest fachübergeifend zur Ermittlung, Verkauf und Lieferung von kundenspezifischen Bedarfen in Simulationsprojekten
• Du entwickelst und pflegst strategische Kollaborationen mit internen und externen kommerziellen, akademischen und öffentlichen Partnern
• Du betreibst aktiven Wissenstransfer von R&D zu Business Units und Training der lokalen Engineering Teams

Profil

• Du hast Dein Studium in Ingenieurwesen oder Naturwissenschaften erfolgreich abgeschlossen
• Du verfügst über fachspezifische Berufserfahrung in virtueller Produktund/ oder Prozessentwicklung unter Einsatz von CFD und FEM (Abaqus, AVL, Ansys) für thermische, mechanische, elektrische und gekoppelte Herausforderungen
• Du bringst erste Berufserfahrung in der Planung und Durchführung von cross-funktionalen Projekten mit
• Du hast praktische Erfahrung im Einsatz von physik-basiertem Machine Learning für Simulation-Inferenz und Inverse Modellierung in Python, Julia oder vergleichbar
• Idealerweisung hast du Erfahrung mit der Entwicklung von (High Performance) Simulationsworkflows bzgl. Optimierung, Design of Experiments, etc. in verteilten Umgebungen (Cloud, HPC-Cluster)
• Du verfügt über Programmiererfahrung
• Du überzeugst durch Dein Kommunikationsgeschick und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu vermitteln