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Are you interested in applying machine learning (ML) and numerical optimization to improve Computational Fluid Dynamics (CFD) for aerodynamic design? If you can dedicate at least 5 months, this is your chance to join a world-leading team at the forefront of UAV design and work at the intersection of aerodynamics and ML to improve the design of unmanned vehicles.
Tasks
- Research and develop ML and numerical algorithms to guide the CFD exploration of aerodynamic design space.
- Evaluate ideas on real-world test cases, assess the results, and present findings and conclusions.
- Implement and deploy algorithms in the design pipeline.
Requirements
- Familiarity with Gaussian processes and Bayesian optimization.
- A desire to push the boundaries of ML for engineering and extend mathematical concepts with minimal supervision.
- Hands-on experience in developing Python code for shared repositories: git, code reviews, continuous integration.
- Knowledge of mathematical optimization concepts and algorithms, e.g., convex optimization, non-linear programming.
- Mindset to take ownership of work and follow it from concept to final implementation.
- Experience in research is a plus.
- Experience with CFD, large-scale simulations, and other ML is a plus.
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Über uns
Destinus entwickelt und produziert europäische Verteidigungssysteme mit Fokus auf skalierbare Strike- und Air-Defence-Systeme für europäische und verbündete Streitkräfte. Wir entwickeln zentrale Technologien intern und fertigen über ein europäisches industrielles Netzwerk Systeme für moderne Streitkräfte. Unser Angebot umfasst unter anderem Kryla, Ruta, Hornet sowie Subsysteme für schnell produzierbare und integrierbare Verteidigungslösungen.