직무 소개
Turing 소개:
Turing은 강력한 AI 시스템의 발전과 배포를 가속하는, 세계에서 가장 빠르게 성장하는 AI 기업 중 하나입니다.
Turing은 두 가지 방식으로 고객을 지원합니다. 하나는 세계 선도적인 AI 연구소와 협력하여 사고, 추론, 코딩, 에이전트 행동, 멀티모달리티, 다국어, STEM, 최첨단 지식 분야의 최첨단 모델 역량을 발전시키는 것이고, 다른 하나는 그 성과를 활용하여 기업의 핵심 과제를 해결하는 실제 AI 시스템을 구축하는 것입니다.
직무 개요:
최첨단 AI 학습 및 평가 이니셔티브를 위해 현실적인 터미널 기반 엔지니어링 과업을 개발하는 기술 트레이너 팀을 이끌어 줄, 경력 있는 기계 또는 항공우주공학 전문가를 찾고 있습니다.
이 직무에서는 약 5–10명의 트레이너로 구성된 Pod를 총괄하며, 엔지니어링 과업의 기술적 정확성, 재현성, 평가 품질을 검토하고, 과업이 실제 기계 및 항공우주공학 워크플로를 반영하도록 관리합니다. 또한 트레이너를 멘토링하고, 품질 기준을 유지하며, 과업이 일관되게 납품되도록 이끕니다.
담당 업무:
- 기술 트레이너 Pod를 이끌고 멘토링하며, 엔지니어링 과업의 일관된 품질, 생산성 및 적시 납품을 보장합니다.
- 문제 정의서, 형상 및 메시 파일, 시뮬레이션 입력값, 재료 물성, 참조 솔루션, 자동화 테스트를 포함하여 엔지니어링 과업을 처음부터 끝까지 검토합니다.
- 유한요소해석(FEA), 전산유체역학(CFD), 열역학, 열전달, 동역학, 로보틱스, 비행 시뮬레이션, 추진, 궤도 역학과 관련된 과업을 검증합니다.
- 과업이 현실적인 기계 및 항공우주공학 워크플로를 반영하고 의미 있는 다단계 기술적 추론을 요구하도록 합니다.
- 단위, 평형, 보존 법칙, 경계 조건, 메시 수렴, 솔버 허용 오차, 기준 좌표계, 수치 안정성 전반에 걸쳐 공학적 정확성을 검증합니다.
- 결과의 재현성을 보장하기 위해 계산 환경, 시뮬레이션 도구, 솔버, 의존성을 검증합니다.
- 자동 채점기가 응력, 처짐, 고유 진동수, 공력 계수, 열 성능, 궤도 요소, 안전 여유와 같은 의미 있는 공학적 출력을 평가하는지 검토합니다.
- 기술적 부정확성, 비현실적인 가정, 잘못된 허용 오차, 그리고 공학 계산이나 시뮬레이션을 우회할 수 있는 여지를 찾아냅니다.
- 명확하고 실행 가능한 기술 피드백을 제공하고, 수정 이력을 추적하며, 과업 승인 전에 품질 문제가 해결되도록 합니다.
- 트레이너를 온보딩하고, 업무를 배분하며, 품질과 처리량을 모니터링하고, 장애 요소를 상위에 보고하며, 기술 문서와 모범 사례를 관리합니다.
찾고 있는 인재:
- 기계공학, 항공우주공학 또는 이에 밀접하게 관련된 분야의 박사 학위, 박사후 연구 경험 또는 이에 상응하는 고급 기술 경력.
- Python, C/C++, Fortran, Julia 또는 MATLAB/Octave에 대한 뛰어난 프로그래밍 능력과 Linux 환경에 대한 숙련도.
- 다음 주요 분야 중 하나 이상에서의 실무 전문성: FEA, CFD, 동역학, 비행 시뮬레이션, 열 모델링, 천체역학, 유도·항법·제어(GNC), 추진 모델링.
- 공학 시뮬레이션, 수치 해석 기법, 계산 모델링, 기술 검증에 대한 깊은 이해.
- 복잡한 기술 업무, 공학 시뮬레이션, 계산 모델 또는 연구 결과물을 검토한 경험.
- 공학적 가정, 수치 정확도, 솔버 수렴, 계산 결과의 신뢰성을 평가할 수 있는 능력.
- 기술적 오류, 엣지 케이스, 결함 있는 공학적 가정을 식별할 수 있는 뛰어난 분석적 판단력.
- 소규모 기술 팀을 멘토링하거나 검토하거나 이끈 경험.
- 정확한 기술 피드백을 제공하고 품질 기준을 문서화하기 위한 우수한 글쓰기 소통 능력.
우대 사항:
- OpenFOAM, SU2, CalculiX, Code_Aster, FEniCS, Elmer, Gmsh, FreeCAD, CadQuery, MuJoCo, ROS, XFOIL, AVL, OpenVSP, JSBSim, OpenMDAO, pyCycle, poliastro, Orekit, GMAT, SPICE 등 공학 시뮬레이션 및 계산 도구 사용 경험.
- ANSYS, Abaqus, COMSOL, NASTRAN과 같은 상용 엔지니어링 소프트웨어에 대한 이해(오픈 소스 도구로 워크플로를 재현하는 것 포함).
- 상태 추정, 궤적 최적화, 위상 최적화, 공탄성 해석 또는 다학제 설계 최적화 경험.
- Docker, Git, CI/CD 파이프라인, 자동화 테스트에 대한 이해.
- AI 코딩 에이전트, 터미널 기반 에이전트 또는 LLM이 생성한 엔지니어링 솔루션을 개발하거나 평가한 경험.
- 자동차, 에너지, 제조, 로보틱스, 항공기, 발사체, 위성 또는 UAV 분야의 산업계 또는 기관 경력.
- AI 학습, 기술 품질 관리, 벤치마크 개발 또는 평가 프로그램 경험.
제안 조건:
- 필수 투입 조건: 하루 최소 4시간, 주당 최소 40시간 근무하며 PST와 4시간 겹침.
- 고용 형태: 계약자 배정(의료 혜택 및 유급 휴가 없음)
- 계약 기간: 4주 [예상 시작일은 다음 주]