关于此职位
关于 Turing： Turing 总部位于加利福尼亚州旧金山，是面向前沿 AI 实验室的全球领先研究加速器，也是部署先进 AI 系统的全球企业值得信赖的合作伙伴。
职位概述
我们正在寻找一位经验丰富、具有顶尖汽车或航空航天工程背景的机械设计与分析专家，设计数据集，帮助我们的客户针对真实世界的机械工程工作流程训练和评估先进的 AI 模型。
您将把复杂的实体工程挑战——涵盖概念性 3D 参数化 CAD、CAE 仿真（FEA、CFD）、DFM/DFA 和物理测试——转化为结构化的测试问题，定义物理评分标准，并诊断前沿 AI 模型成功或失败的原因。
经验：该领域 15+ 年工作经验
主要职责
- 将真实世界的机械工程挑战转化为结构化的测试场景，包含明确的输入、要求、运动学/几何约束，以及经过验证的黄金标准参考解答。
- 设计清晰的评分标准和程序化验证规则，供软件工程师进行自动化任务验证（例如，验证应力集中、网格收敛、边界条件、公差叠加和 GD&T 符合性）。
- 评估最先进 AI 智能体的行为，以诊断和分析失效模式。
- 设计并管理自动化及有人类专家参与（human-in-the-loop）的 QA/QC 工作流程，以确保数据集质量。
- 招募并协调内部和外部工程师团队，以构建和扩展训练和评估数据集。
必备技能/资格 -
- 机械工程、航空航天工程、汽车工程或密切相关的物理学科的学士或硕士学位。
- 在顶尖汽车、航空航天或先进精密工程环境中，有 15+ 年将硬件从概念推进到量产的行业业绩。
- 在机械产品全生命周期方面具备深厚的技术专长：3D 参数化 CAD 建模、DFM/DFA、GD&T、FEA/CFD 仿真、原型测试和失效分析（FMEA）。
- 熟练使用行业标准 CAD 和 CAE 工具（如 SolidWorks、CATIA、Siemens NX、ANSYS、Altair HyperWorks 或 Abaqus）。
- 有目共睹的能力，能够将复杂的开放式机械工作流程整理成结构化、可验证的问题陈述，并具备明确的物理基准真值标准。
- 有领导、指导或协调分布式工程师和技术贡献者团队的实际经验。
- 具备出色的英语口头和书面沟通能力。
项目详情：
- 合同开始日期：预计在 10 月 20 日至 10 月 23 日之间
- 合作期限：8 周（有延期的可能）
- 工作投入 - 每周 40 小时
- 合作类型：合同制