Location:
Quebec (Hybrid)
- 3 days a week in officeAbout the RoleEngineering simulation is undergoing a structural shift. What used to be a slow, solver-driven process is becoming a fast, exploration-driven workflow, enabled by surrogate models, physics-informed AI, and GPU-accelerated methods.
This changes not just how simulations run, but how engineers design—moving from evaluating a few options to exploring entire design spaces.
We are looking for a hands-on Applied AI Engineer to experiment with these emerging technologies. Your role is to try new tools, test them, benchmark them, integrate them into prototypes, determine what actually works in practice, and give an informed decision on its viability in Bentley’s products. The goal is to develop a clear understanding of where these approaches can realistically transform engineering workflows—and where they cannot.
This is an experimental role. You will spend most of your time building and testing prototypes, not writing reports or maintaining production systems.
What You Will DoKeep track of new technologies in the fieldEvaluate emerging simulation and AI tools through hands-on prototypingBuild and benchmark surrogate models against traditional FEM/CFD workflowsTest robustness, limitations, and failure modes of new approachesPrototype hybrid pipelines (e.g., surrogate + high-fidelity validation)Explore how these approaches can integrate into real engineering workflowsReport to stakeholders with clear recommendationsWhat We Are Looking ForRequirements:Strong programming ability (Python required)Experience with PyTorch, JAX, or similar ML frameworksSolid understanding of numerical simulation:FEM, CFD, or multiphysics modelingFamiliarity with:Deep learning, surrogate modeling, reduced-order models,



or optimization workflowsGood communication skills and collaborative mindsetHighly ValuedExperience building experimental or research prototypesUnderstanding of design space exploration (DOE, parameter studies, combinatorial optimization)Exposure to physics-informed ML or scientific machine learningExperience working with GPU or high-performance computing environmentsExperience working with machine learning for physics simulationsHands-on experience developing Multiphysics simulation codeMindsetHands-on, experimental, and comfortable working with incomplete toolsCurious but skeptical—focuses on what works, not what is claimedNaturally tests limits and edge cases, not just happy pathsThinks in terms of workflows and iteration loops, not isolated toolsAble to quickly move from idea prototype insightGood business acumen; able to understand what brings value to BentleyWhat Success Looks LikeYou build prototypes that demonstrate recent ways to accelerate design workflowsYou identify where AI-based approaches are genuinely useful—and where they failYou provide clear, evidence-based insights grounded in experiments, not assumptionsLieu : Québec (hybride)

À propos
du rôleLa simulation en ingénierie subit actuellement un changement structurel. Ce qui était auparavant un processus lent, axé sur les solveurs, devient un flux de travail rapide et axé sur l’exploration, rendu possible par les modèles de substitution (surrogate models), l’IA guidée par la physique (physics-informed AI) et les méthodes accélérées par processeur graphique (GPU).




Cette évolution change non seulement la façon d'exécuter les simulations, mais aussi la manière dont les ingénieurs conçoivent les projets, passant de l’évaluation limitée de quelques options à l’exploration de l’ensemble des espaces de conception.
Nous sommes à la recherche d’un(e) ingénieur(e) en IA appliquée pratique (hands-on) pour expérimenter ces technologies émergentes. Votre rôle consistera à essayer de nouveaux outils, à les tester, à les comparer (benchmarking), à les intégrer à des prototypes, à déterminer ce qui fonctionne en pratique et à prendre une décision éclairée quant à leur viabilité dans les produits de Bentley. L’objectif est de développer une compréhension claire de l’endroit où ces approches peuvent concrètement transformer les flux de travail en ingénierie — et de l’endroit où elles ne le peuvent pas.
Il s’agit d’un rôle à forte composante expérimentale. Vous passerez la majeure partie de votre temps à concevoir et à tester des prototypes, et non à rédiger des rapports ou à assurer la maintenance de systèmes de production.
Ce que vous ferezAssurer une veille technologique sur les nouveautés dans le domaine.
Évaluer les outils émergents de simulation et d’IA par le biais du prototypage pratique.
Concevoir et comparer des modèles de substitution par rapport aux flux de travail traditionnels de FEM (méthode des éléments finis) et de CFD (dynamique des fluides numérique).
Tester la robustesse, les limites et les modes de défaillance des nouvelles approches.
Prototyper des pipelines hybrides (p. ex., modèle de substitution + validation haute fidélité).
Explorer comment intégrer ces approches dans de flux de travail d’ingénierie concr

📌 Applied AI Engineer (Quebec City)
🏢 Bentley Systems
📍 Quebec City