Graduate digital engineer
Pubblicato il 19-08-2026 - Brembo in Stezzano
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. L'azienda garantisce il trattamento dei dati ai sensi del Regolamento Europeo n. 2016/679, rinviando all’informativa privacy disponibile proseguendo con la presente candidatura. Verrà data risposta alle sole candidature ritenute interessanti sia relativamente alla posizione aperta sia per altre posizioni che di volta in volta potrebbero aprirsi.