Brembo SGL Carbon Ceramic Brakes (BSCCB) nasce dalla joint venture tra Brembo N.V. e SGL Carbon SE, costituita il 1° giugno 2009 con l'obiettivo di sviluppare e consolidare una leadership tecnologica nel settore dei sistemi frenanti in materiale carboceramico. La società opera a livello internazionale nella progettazione, sviluppo, produzione e commercializzazione di dischi freno e sistemi frenanti ad alte prestazioni destinati ai mercati delle autovetture e dei veicoli commerciali. Grazie a una solida competenza ingegneristica e a una continua attenzione all'innovazione, BSCCB rappresenta oggi un partner strategico per i principali costruttori automobilistici premium e luxury a livello globale. L'azienda può contare su due siti produttivi dedicati alla realizzazione di dischi freno in materiale carboceramico, situati a Stezzano (Italia) e Meitingen (Germania).
La persona, inserita all'interno dell’area Design & Simulation si occuperà dell'esecuzione di simulazioni avanzate agli elementi finiti (FEA) mediante Abaqus, integrate con metodologie di automazione e approcci data-driven. Eseguire analisi FEM lineari e non lineari mediante Abaqus.
Sviluppare e mantenere script in Python per automatizzare attività di pre-processing e post-processing.
Supportare lo sviluppo di modelli data-driven e metodologie basate su Intelligenza Artificiale a supporto delle analisi FEM.
Collaborare con i team di R&D; e Product Engineering nelle attività di sviluppo e validazione prodotto.
Analizzare e correlare i risultati numerici con i dati sperimentali, con particolare attenzione ai materiali compositi.
Redigere report tecnici e presentare i risultati agli stakeholder interni ed esterni.
Laurea Magistrale o PhD in Ingegneria Meccanica, Aerospaziale o discipline affini.
Solida conoscenza di meccanica, cinematica, termodinamica e scienza dei materiali.
Esperienza nell'utilizzo di strumenti di simulazione FEM, preferibilmente Abaqus.
Ottima conoscenza della programmazione Python o di linguaggi di scripting equivalenti.
Conoscenza delle prove meccaniche e della caratterizzazione dei materiali, con particolare interesse per i materiali compositi.
Ottima conoscenza della lingua inglese.
Esperienza nell'applicazione di tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale a problematiche ingegneristiche.
Conoscenza di strumenti per l'analisi dei dati, quali NumPy, Pandas, Scikit-learn e librerie analoghe.
Esperienza nell'utilizzo di strumenti CAD, in particolare CATIA.
Conoscenza della lingua tedesca.
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