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【崗位職責】
1. 算法開發(fā)與優(yōu)化
- 核心任務：設計并優(yōu)化動力電池狀態(tài)估計算法（SOC、SOH、SOP），提升電池性能與壽命預測精度。例如，需結合卡爾曼濾波（EKF/UKF）、機器學習（SVM、神經網絡）等技術，實現(xiàn)高精度的荷電狀態(tài)估算（誤差<3%）。
- 技術場景：針對不同應用場景（如電動汽車、儲能系統(tǒng)）開發(fā)動態(tài)能耗預測算法，例如基于強化學習的智能充放電策略，以提升儲能系統(tǒng)的套利收益。
2. 電池模型與數(shù)據(jù)驅動
- 模型構建：精通鋰電池等效電路模型（ECM）或電化學模型（如P2D），并能通過實驗數(shù)據(jù)優(yōu)化模型參數(shù)。例如，面對算法研發(fā)中的典型問題（如低溫下 SOC 估算偏差大、老化電池 SOH 估算漂移），能通過 “數(shù)據(jù)定位 - 原理分析 - 方案驗證 - 效果復盤” 的閉環(huán)流程解決- 數(shù)據(jù)處理：利用、Python、Pandas等工具進行海量電池數(shù)據(jù)清洗、特征工程，結合Spark/Flink等大數(shù)據(jù)平臺處理車聯(lián)網電池數(shù)據(jù)，支撐保險場景下的風險評估與定價。
3. 安全與可靠性設計
- 安全算法：開發(fā)過充/過放保護、熱失控預警算法，確保電池系統(tǒng)符合ISO 26262功能安全標準（如ASIL-C/D等級）。例如，需設計冗余傳感器切換機制，應對深海低溫環(huán)境下的傳感器失效風險。
- 故障診斷：基于多傳感器數(shù)據(jù)（電壓、溫度、電流）構建異常檢測模型，如使用DBSCAN或LOF算法實現(xiàn)電芯異常實時告警。
4. 跨部門協(xié)作系統(tǒng)集成與工程落地
- 嵌入式開發(fā)團隊：指導硬件工程師將算法嵌入STM32、BMS芯片等硬件平臺，完成代碼移植與性能調優(yōu)。例如，需將深度學習模型轉換為定點數(shù)運算，提升嵌入式系統(tǒng)的實時性。
測試團隊：制定算法測試用例（覆蓋正常 / 異常工況），協(xié)助分析測試中出現(xiàn)的算法問題（如偶發(fā)的估算跳變），提供解決方案。
BMS硬件團隊：提供算法對數(shù)據(jù)采集的需求（如采樣頻率、精度），協(xié)助解決硬件噪聲導致的算法誤差問題；
- 跨部門協(xié)作：與電芯、PACK廠合作推動安全算法研究，參與三電系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)電池-電機-控制的高效匹配。
【任職資格】
1. 專業(yè)背景與學歷
- 學歷門檻：碩士及以上學歷，數(shù)學（應用數(shù)學、計算數(shù)學）、計算機科學與技術（機器學習、數(shù)據(jù)科學方向）、控制工程、電化學、車輛工程（新能源方向）等相關專業(yè)。
- 跨學科能力：部分崗位要求兼具電池化學知識與算法開發(fā)能力，掌握電池失效機理、需熟悉 BMS 數(shù)據(jù)采集邏輯等
2. 技術技能與工具
- 算法與建模：
- 掌握卡爾曼濾波、機器學習（如SVM、LSTM）、深度學習（如Transformer）等算法，能獨立完成從模型訓練到部署的全流程。
- 熟練使用工程模擬軟件可進行算法仿真，Python/C/C++進行代碼實現(xiàn)，PyTorch/TensorFlow進行深度學習開發(fā)。
- 硬件與系統(tǒng)：
- 熟悉BMS架構、硬件在環(huán)（HIL）測試，了解ISO 26262標準下的功能安全設計流程。
- 掌握電池測試設備（電性能測試設備、安全性測試設備、環(huán)境適應性測試設備、壽命及可靠性測試設備等）工作機理及測試方法、仿真工具、COMSOL）的使用。
3. 項目經驗與行業(yè)知識
- 經驗要求：8年以上電池算法或BMS開發(fā)經驗，有新能源汽車、儲能系統(tǒng)項目落地案例者優(yōu)先。需經歷完整的算法從 “數(shù)據(jù)采集 - 模型構建 - 驗證迭代 - 量產落地” 全流程，熟悉車載數(shù)據(jù)的特殊性。例如，需主導過電池健康度建模、壽命預測等實際項目。
- 行業(yè)趨勢：跟蹤新型電池技術（如固態(tài)電池、快充）及AI應用（如生成式AI優(yōu)化充電策略），熟悉動力電池國標。
4. 軟技能與職業(yè)素養(yǎng)
- 問題解決能力：能快速定位并解決算法在實際應用中的問題，如低溫環(huán)境下的SOC估算誤差或硬件通信延遲。
- 團隊協(xié)作：與跨職能團隊（硬件、測試、市場）緊密合作，將技術方案轉化為商業(yè)價值。例如，需與保險業(yè)務團隊協(xié)作，推動電池算法在風險定價中的應用。
- 持續(xù)學習：關注頂會論文（如IEEE IV、EVS）及行業(yè)動態(tài)，主動探索前沿技術（如遷移學習、元學習）在電池管理中的應用。