Lo que harás.
Apoyarás los análisis digitales y físicos (teardown) de vehículos de la competencia.
Analizarás el diseño de las piezas, los métodos de ensamble y las estrategias de manufactura.
También ayudarás a identificar ideas para reducir costo y peso.
Usarás herramientas como Python para crear flujos de datos y automatizar tareas de ingeniería repetitivas.
Procesarás conjuntos de datos complejos, como metadatos de modelos CAD 3 D y archivos de teardown.
Además, apoyarás estudios de empaquetado en CAD 3 D y modelos conceptuales para probar ideas desde el inicio.
Dónde generarás impacto.
Participarás en el desarrollo y la aplicación de herramientas basadas en datos y marcos de inteligencia artificial, incluidos los modelos de lenguaje (LLMs).
Estas herramientas agilizarán las decisiones de diseño CAD, calidad y estimación de costos.
Convertirás tus hallazgos en presentaciones visuales claras para líderes senior y para el equipo de ingeniería de Diseño y Liberación.
Trabajarás codo a codo con equipos de ingeniería con experiencia, en un contexto colaborativo y tecnológico.




Lo que aportas Estar cursando el último año o el último semestre de una licenciatura en Mecatrónica, Ingeniería Mecánica o Automotriz, Ciencia de Datos o un campo afín Dominio del inglés, escrito y hablado, para leer documentación técnica y presentar datos con claridad Conocimientos básicos de Python u otras herramientas de datos para análisis, scripting y automatización Conocimientos de CAD 3 D de nivel básico a intermedio (CATIA V5/V6, Siemens NX o similar) Mentalidad analítica, con capacidad para convertir problemas de ingeniería en soluciones lógicas de software Disponibilidad para un internship continuo de 6 meses a 1 año Sería un plus Familiaridad con conceptos de IA (LLMs, arquitecturas RAG) o bases de datos vectoriales Experiencia con APIs o frameworks web como Fast API Conocimientos básicos de procesos de manufactura (inyección de plásticos) y estimación de costos Proactividad, autonomía y colaboración, con comodidad para trabajar en entornos ágiles #J-*****-Ljbffr

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