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Structural Engineering Specialist - Fully Remote
Online/Außer Haus - Idealerweise für Kandidaten in
50667, Köln, Nordrhein-Westfalen, Deutschland
Verfasst am 2026-10-11
50667, Köln, Nordrhein-Westfalen, Deutschland
Unternehmen:
mercor
Fernarbeit/Heimarbeit
position Verfasst am 2026-10-11
Berufliche Spezialisierung:
-
Wissenschaft
KI-Bewertung, Forschungswissenschaftler
Stellenbeschreibung
About the job
Mercor connects elite creative and technical talent with leading AI research labs. Headquartered in San Francisco, our investors include Benchmark , General Catalyst , Peter Thiel , Adam D'Angelo , Larry Summers , and Jack Dorsey .
Position:
Computational Structural & Mechanical Engineering Expert
Type:
Contract
Compensation: $70–$85/hour
Location:
Remote
Commitment: 15–20 hours/week
Role Responsibilities- Design challenging computational problems to test AI capabilities in solving scientific and engineering tasks.
- Develop problems requiring skilled use of open-source, domain-specific computational tools like FEniCSx/DOLFINx , OpenFOAM , deal.
II , and others. - Evaluate AI models by testing them against state-of-the-art benchmarks and refine problems to achieve the desired difficulty.
- Collaborate with AI research teams to improve problem designs and ensure they test strategic reasoning and problem-solving.
- Work independently and asynchronously to meet deadlines and refine problem designs based on feedback.
- Graduate-level training in a relevant STEM field ( MS, PhD, or equivalent research experience ).
- Proven proficiency with at least one of the listed scientific software libraries through research publications, open-source contributions, or professional work.
- Strong Python skills for writing problem setups, oracle functions, and solution validators.
- Ability to work independently and refine problem designs based on feedback.
- Comfortable working in a Linux/terminal environment with remote compute sandboxes.
- Experience across multiple listed domains or tools.
- Familiarity with benchmark or evaluation design.
- Background in scientific teaching or exam/problem-set design.
- Experience with computational reproducibility and containerized environments.
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