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ポッドリード - 機械・航空宇宙工学（Terminal Bench Science）

Turing

報酬の記載なしリモート所在地要件の記載なし

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この求人について

Turingについて：

Turingは、世界で最も急成長しているAI企業の1つであり、強力なAIシステムの進歩と展開を加速させています。

Turingは、2つの方法でお客様を支援しています。1つは、世界をリードするAIラボと協力して、思考、推論、コーディング、エージェント的な振る舞い、マルチモーダリティ、多言語対応、STEM、最先端の知識といった分野における最先端モデルの能力を高めること。もう1つは、その成果を活用して、企業にとって重要度の高い課題を解決する実世界のAIシステムを構築することです。

役割の概要：

最先端のAIトレーニングおよび評価の取り組みに向けて、現実的なターミナルベースのエンジニアリングタスクを開発する技術トレーナーのチームを率いる、経験豊富な機械工学または航空宇宙工学のエキスパートを募集しています。

この役割では、約 5–10 名のトレーナーからなるポッドを統括し、エンジニアリングタスクを技術的な正確性、再現性、評価品質の観点からレビューし、タスクが本物の機械・航空宇宙工学のワークフローを反映していることを確認していただきます。また、トレーナーの指導、品質基準の維持、一貫したタスク提供の推進も担当します。

業務内容：

  • 技術トレーナーのポッドを率いて指導し、エンジニアリングタスクの一貫した品質、生産性、期限どおりの提供を確保する。
  • 問題文、ジオメトリおよびメッシュファイル、シミュレーション入力、材料特性、リファレンスソリューション、自動テストを含む、エンジニアリングタスクをエンドツーエンドでレビューする。
  • 有限要素解析（FEA）、数値流体力学（CFD）、熱力学、伝熱、動力学、ロボティクス、飛行シミュレーション、推進、軌道力学に関するタスクを検証する。
  • タスクが現実的な機械・航空宇宙工学のワークフローを反映し、意味のある複数ステップの技術的推論を必要とすることを確認する。
  • 単位、つり合い、保存則、境界条件、メッシュ収束、ソルバーの許容値、基準座標系、数値的安定性にわたる工学的な正確性を検証する。
  • 計算環境、シミュレーションツール、ソルバー、依存関係を検証し、再現可能な結果を確保する。
  • 自動グレーダーをレビューし、応力、たわみ、固有振動数、空力係数、熱性能、軌道パラメータ、安全余裕など、意味のある工学的アウトプットを評価していることを確認する。
  • 技術的な不正確さ、非現実的な仮定、不適切な許容値、そして工学計算やシミュレーションを迂回できてしまう抜け道を特定する。
  • 明確で実行可能な技術的フィードバックを提供し、修正を追跡し、タスクの承認前に品質上の問題が解決されていることを確認する。
  • トレーナーのオンボーディング、作業の割り当て、品質とスループットの監視、ブロッカーのエスカレーションを行い、技術ドキュメントとベストプラクティスを維持する。

求める人物像：

  • 機械工学、航空宇宙工学、またはそれに近い分野における博士号、ポスドク経験、または同等の高度な技術経験。
  • Python、C/C++、Fortran、Julia、またはMATLAB/Octaveでの高度なプログラミングスキル、およびLinux環境への習熟。
  • FEA、CFD、動力学、飛行シミュレーション、熱モデリング、宇宙力学、誘導・航法・制御（GNC）、または推進モデリングのうち、少なくとも1つの主要分野における実務の専門知識。
  • 工学シミュレーション、数値計算手法、計算モデリング、技術的検証に関する深い理解。
  • 複雑な技術的成果物、工学シミュレーション、計算モデル、または研究成果のレビュー経験。
  • 工学的な仮定、数値的な精度、ソルバーの収束性、計算結果の信頼性を評価する能力。
  • 技術的な誤り、エッジケース、誤った工学的仮定を見抜く、優れた分析的判断力。
  • 小規模な技術チームの指導、レビュー、またはリードの経験。
  • 的確な技術的フィードバックの提供や品質基準の文書化に必要な、優れた文章コミュニケーション能力。

歓迎される経験：

  • OpenFOAM、SU2、CalculiX、Code_Aster、FEniCS、Elmer、Gmsh、FreeCAD、CadQuery、MuJoCo、ROS、XFOIL、AVL、OpenVSP、JSBSim、OpenMDAO、pyCycle、poliastro、Orekit、GMAT、SPICEなどの工学シミュレーション・計算ツールの経験。
  • ANSYS、Abaqus、COMSOL、NASTRANなどの商用エンジニアリングソフトウェアに関する知識（オープンソースツールを用いたワークフローの再現を含む）。
  • 状態推定、軌道最適化、トポロジー最適化、空力弾性解析、または多分野統合設計最適化の経験。
  • Docker、Git、CI/CDパイプライン、自動テストに関する知識。
  • AIコーディングエージェント、ターミナルベースのエージェント、またはLLMが生成した工学ソリューションの開発・評価経験。
  • 自動車、エネルギー、製造、ロボティクス、航空機、ロケット、人工衛星、またはUAVにおける業界または政府機関での経験。
  • AIトレーニング、技術的な品質管理、ベンチマーク開発、または評価プログラムでの経験。

契約条件：

  • 必要な稼働：1日あたり最低 4 時間、週あたり最低 40 時間で、太平洋時間（PST）と 4 時間の重複があること。
  • 雇用形態：契約業務（医療保険／有給休暇なし）
  • 契約期間：4 週間 [開始予定日は来週]

スキル

グロースエンジニアリングMATLAB
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