Mitgründer, CTO, Physical AI für die Fertigung

ÜBER MARBLE Marble https://marble.studio/ ist ein Klima-Tech-Venture-Studio. Wir arbeiten mit Wissenschaftlern, Ingenieuren und Betreibern zusammen, um Unternehmen zu gründen, die schwierige Klimaprobleme in den größten Branchen der Welt lösen. Unsere ersten 14 Unternehmen https://marble.studio/companies bauen transformative Produkte in den Bereichen Energie, Industrie, Landwirtschaft und Klimaresilienz auf. 100% davon haben bis heute erfolgreich Follow-on-Finanzierungen erhalten. Wir suchen nach Partnern mit außergewöhnlichen Personen, um unser nächstes Venture zu gründen. Die unten beschriebene Gelegenheit ist eine Gründungsrolle in unserer nächsten Unternehmensgründung, die wir für absolut massiv halten! PROZESSANLAGEN INTELLIGENT & EFFIZIENT MACHEN Die Prozessindustrien - Lebensmittel und Getränke, Chemikalien, Pharmazeutika, Metalle und Materialien - bilden das Rückgrat der globalen Wirtschaft. Allein in der EU erzeugen sie einen Jahresumsatz von €5T und verbrauchen 75-80% aller industriellen Energie. Doch innerhalb dieser Anlagen werden kritische Entscheidungen immer noch von konservativen Betriebsbedingungen, fragmentierten Daten und der Intuition der Bediener getroffen. Dadurch gehen 15-25% des Anlagenumsatzes (~€1T jährlich) durch Ineffizienzen wie Überreinigung, unerkanntes Fouling, suboptimale Prozessbedingungen und siloartige Optimierung verloren. Wir möchten die industrielle Wettbewerbsfähigkeit unterstützen, indem wir uns auf die Lösung dieser Prozessineffizienzen konzentrieren. Diese Probleme werden nicht durch mangelnde Daten verursacht. Die meisten Anlagen produzieren kontinuierlich Daten aus Tausenden von Sensoren, aber diese Daten sind in Silos gesperrt. Die Integration ist langsam, die Kontextualisierung ist schlecht, die Analysemodelle sind maßgeschneidert und die Replication über Standorte hinweg dauert Monate. Wir bauen eine neue Plattform mit KI und innovativer Modellierung, um diese Herausforderungen zu lösen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage vorhandener Daten zu treffen und sie über Anlagen hinweg zu skalieren, schneller. DIE GELEGENHEIT Wir bauen die physische KI für Prozessanlagen: ein System, das physikbasierte Modelle, Live-Sensordaten und Machine Learning kombiniert, um das Verhalten von Geräten beobachtbar zu machen und Echtzeit-Empfehlungen für den Betrieb bereitzustellen. Wir haben einen Schlüsselpunkt identifiziert, der bisher übersehen wurde. Wo der Schmerz des Kunden hoch ist und die Bereitstellung schnell ist. Die Lösung dieses Problems liefert sofortige Einsparungen bei Energie, Wasser, Chemikalien und Ausfallzeiten. Und wir unterzeichnen bereits bezahlte Pilotprojekte. Dieser frühe Anwendungsfall ermöglicht es uns, die Grundlagen unserer Plattform zu bauen. Von dort aus erstreckt sich unser Ansatz auf benachbarte Einheitsoperationen innerhalb der Anlage und über Branchen hinweg, mit der langfristigen Vision einer einheitlichen Schicht, die Prozessanlagenoperationen in Echtzeit optimiert. Im großen Maßstab adressieren wir einen Markt von €300Mrd., reduzieren den industriellen Energieverbrauch um 15% und bekämpfen 4% der globalen CO₂-Emissionen. Wir suchen nach einem CTO und Mitgründer mit weltklasse ML-Engineering-Erfahrung, der sein Talent anwenden möchte, um die physische Welt zu verbessern. Sie werden die vollständige Verantwortung für die technische Richtung und Ausführung übernehmen, von frühen Pilotprojekten bis hin zur vollständigen Bereitstellung. Sie werden die Plattformmodelle und -architektur (Datenkuratierung und -kontextualisierung, Physikmodelle, ML-Pipelines, Bediener-Apps) gestalten, mit dem Fokus auf den Bau eines robusten, replizierbaren Produkts. Wenn wir skalieren, werden Sie das Ingenieurteam aufbauen und den Standard für technische Exzellenz setzen. Sie werden unserem aktuellen Founder in Residence und CEO beitreten: einem PhD in Prozessingenieurwesen von der ETH Zürich, mit Erfahrung in der Arbeit auf dem Fabrikhof in den Bereichen Zellstoff und Papier, Abfall zur Energie, Zement und Lebensmittelproduktion. Er hat Hybrid-Physik-ML-Modelle entwickelt und Produktionslinien optimiert. Er bringt tiefes Wissen über Physik und Kunden mit und eine Besessenheit, die Branche zu verbessern. ANFORDERUNGEN Wir suchen nach einem unternehmerischen Applied AI/ML-Ingenieur, der unklare Probleme in eine technische Vision und operative Realität umsetzen kann. Sie haben eine treibende Motivation, die Zukunft der Prozessanlagenoperationen zu bauen. Muss haben: - Tiefes ML-Expertenwissen in mindestens zwei der folgenden Bereiche: physikinformierte Modelle, Zeitreihen, Reinforcement Learning oder agentische Systeme; und das Urteilsvermögen, das richtige Werkzeug und nicht das komplizierteste auszuwählen. - Komfortabel bei der Umwandlung von schmutzigen Daten in verlässliche Trainingssets durch Sensordatenkuratierung, Anlagen-Graph-Kontextualisierung und Integration mit halbstrukturierten Aufzeichnungen. - AI-nativ von Beginn an, mit der Nutzung von Agenten, Automatisierungen und AI-Workflows, und bereit, diese Kultur als das Unternehmen skaliert zu treiben. Sie haben erfolgreich ML-Produkte in chaotischen, realen Umgebungen bereitgestellt. Sie verstehen Inbetriebnahme, Sicherheitsbeschränkungen, menschliche Workflows, Kapazitätsplanung und die Reibung, die mit der Bereitstellung einhergeht. Der ideale Kandidat hat vorherige Erfahrung in oder neben der Prozessindustrie und ein handfestes Verständnis von industriellen Datenstapeln (OPC UA / SCADA / MES / ERP / Historien), Datencompliance (DSGVO, SOC 2, ISO 27001) und industriellen Sicherheitsrahmen (IEC 61508, ATEX, GxP). Vor allem sollte der Kandidat eine unternehmerische Denkweise und eine klare Bereitschaft haben, die Verantwortung in einer Mitgründerrolle zu übernehmen. Standort: Wir suchen hauptsächlich nach Kandidaten, die in Europa ansässig sind, mit einer Vorliebe für Frankreich oder die Schweiz, mit der Möglichkeit, zu Projektsites in der