Freelance Mechanical CFD Engineer - AI Trainer

О позиции

Проект предполагает работу над экспертными задачами по гидродинамическому моделированию для тренировки искусственного интеллекта. Вы будете создавать проверенные эталонные решения на основе CAD-геометрии, запускать симуляции, проводить верификацию результатов и писать тестовые проверки на Python. Это отличный способ применить свои глубинные знания CFD к реальным технологическим проектам на глобальной платформе.

Чем заниматься

• Подготовка CAD-геометрии для задач CFD
• Настройка и запуск численных симуляций потока
• Создание проверенных эталонных решений
• Проведение исследований независимости от сетки (mesh-independence)
• Валидация расчётов против экспериментальных данных или бенчмарков
• Написание Python-скриптов для автоматической проверки результатов ИИ
• Документирование методики и результатов моделирования

Что ждут

• Высшее образование в области механической, аэрокосмической инженерии или смежных областей (энергетика, нефтегаз)
• Не менее нескольких лет практического опыта промышленного или научного CFD
• Опыт работы с OpenFOAM, ANSYS Fluent/CFX или STAR-CCM+
• Уверенные навыки создания и настройки расчётных сеток (meshing)
• Знание практик верификации и валидации вычислительных моделей
• Умение работать с Python и Git/GitHub
• Английский язык на уровне B2 и выше

Будет плюсом

• Опыт работы в аэрокосмической, автомобильной, морской или турбомашинной отраслях
• Опыт моделирования многофазных течений или течения с взвешенными частицами
• Публикации в рецензируемых журналах по CFD
• Наличие PhD

Условия

• Гибкий график работы до 20 часов в неделю во время активных фаз проекта
• Полностью удалённая работа с ноутбука и стабильным интернетом
• Оплата до $31 в час эквивалентно с перерасчётом под уровень сложности задач
• Возможность участия в программах бонусирования за высокое качество работы
• Работа над реальными технологическими проектами мирового уровня
• Гибкость выбора проектов в зависимости от вашей специализации

Навыки

• OpenFOAM
• ANSYS Fluent
• ANSYS CFX
• STAR-CCM+
• Python
• CFD
• Computational Fluid Dynamics
• CAD Geometry
• Mesh Generation
• Verification and Validation
• Git
• GitHub

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы проводите исследования независимости решения от расчётной сетки и какие критерии используете?
2. Опишите ваш подход к валидации CFD-расчётов при отсутствии экспериментальных данных
3. Какие проблемы вы чаще всего встречаете при настройке сетки для сложных геометрических конфигураций?
4. Как вы организуете структуру проекта в GitHub для воспроизводимости CFD-исследований?