Location:
Quebec (Hybrid)
- 3 days a week in office

About the Role

Engineering 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 transparent 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 Do

Keep track of new technologies in the field Evaluate emerging simulation and AI tools through hands-on prototyping Build and benchmark surrogate models against traditional FEM/CFD workflows Test robustness, limitations, and failure modes of new approaches Prototype hybrid pipelines (e.g., surrogate + high-fidelity validation) Explore how these approaches can integrate into real engineering workflows Report to stakeholders with clear recommendations What We Are Looking For

Requirements:

Strong programming ability (Python required) Experience with PyTorch, JAX, or similar ML frameworks Solid understanding of numerical simulation:

FEM, CFD, or multiphysics modeling

Familiarity with:

Deep learning, surrogate modeling, reduced-order models,



or optimization workflows Good communication skills and collaborative mindset

Highly Valued

Experience building experimental or research prototypes Understanding of design space exploration (DOE, parameter studies, combinatorial optimization) Exposure to physics-informed ML or scientific machine learning Experience working with GPU or high-performance computing environments Experience working with machine learning for physics simulations Hands-on experience developing Multiphysics simulation code Mindset

Hands-on, experimental, and comfortable working with incomplete tools Curious but skeptical—focuses on what works, not what is claimed Naturally tests limits and edge cases, not just happy paths Thinks in terms of workflows and iteration loops, not isolated tools Able to quickly move from idea → prototype → insight Good business acumen; able to understand what brings value to Bentley What Success Looks Like

You build prototypes that demonstrate recent ways to accelerate design workflows You identify where AI-based approaches are genuinely useful—and where they fail You provide clear, evidence-based insights grounded in experiments, not assumptions Lieu :

Québec (hybride)

À propos
du rôle

La 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 ferez

Assurer 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.

📌 Applied AI Engineer (Canada)
🏢 Blyncsy
📍 Canada