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• Stellendetails zu: Bachelorand Machine Learning CFD (m/w/d)
• Angebotsart: Arbeit
• Arbeitgeber: Enrichment Technology Company Ltd Niederlassung Deutschland

Arbeitsort

Jülich

Anstellungsart

Vollzeit

Befristung

unbefristet

Stellenbeschreibung

ETC ist ein internationales High-Tech-Unternehmen, dessen Hauptgeschäft die Entwicklung, Herstellung und Installation von Gaszentrifugen zur Urananreicherung ist. ETC liefert seinen Kunden dafür auch Aluminiumrohrleitungen und ist ein Anbieter von Projektmanagement-, Anlagendesign- und Ingenieurdienstleistungen. Dies macht ETC zu einem hoch spezialisierten Anbieter innerhalb der Kernenergiebranche, der in zahlreichen Ländern der Welt einen wesentlichen Beitrag zur Energieversorgung mit CO₂-armer Kernenergie leistet. Das Unternehmen arbeitet nach den höchsten Sicherheitsstandards und schützt seine sensible Technologie auf verantwortungsvolle Weise.

ETC ist mit seinen Tochtergesellschaften auch in anderen Marktsegmenten tätig. Pronexos ist ein ETC-Unternehmen, das spezialisierte Fertigungsprodukte und -dienstleistungen für High-Tech-Industrien mit besonderem Schwerpunkt auf Carbonfaserprodukte anbietet. Stornetic bietet hochwertige Technologielösungen in Form von Schwungradsystemen mit Fokus auf nachhaltige Energieversorgung.

ETC beschäftigt derzeit rund 800 Mitarbeiter an seinen fünf Standorten in Capenhurst (Großbritannien), Jülich (Deutschland), Almelo (Niederlande), Tricastin (Frankreich) und Eunice (USA) und wächst aufgrund der weltweit steigenden Nachfrage nach CO₂-armer Energie.

Aufgaben

• Programmierung von Machine-Learning-Algorithmen in Python
• Verknüpfung moderner Methoden des maschinellen Lernens mit Simulationsdaten aus 3D-CFD-Simulationen
• Analyse und Entwicklung von Meta-Modellen auf Basis durchgeführter CFD-Simulationen von Verdichtern
• Ziel der Arbeit:
• Erstellung effizienter, datenbasierter Modelle zur Abbildung komplexer Strömungsvorgänge
• Reduzierung des Rechenaufwands numerischer Optimierung bei gleichbleibender Modellgenauigkeit

Anforderungen

• Studium im Bereich Ingenieurwissenschaft, Informatik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich
• Interesse an datengetriebenen Optimierungsverfahren
• Grundverständnis für numerische Simulation und thermodynamische Prozesse, Strömungsmechanik oder Wärmeübertragung
• Erfahrung mit Python und Machine-Learning-Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)
• Analytisches Denkvermögen und strukturierte Arbeitsweise