AI算法专家

AI算法专家

国内专注储能系统研发与制造的新能源技术公司

职位描述 | Job description

职位描述：
1、核心算法开发：负责基于数据驱动的电池状态核心算法（SOC, SOH）的研发与优化。利用机器学习/深度学习技术，对电压、电流、温度、容量等采样数据进行建模，实现高精度估算；利用算法对光伏发电量、家庭负荷预测。
2、算法验证与部署：设计验证方案，对AI估算模型及矫正策略进行仿真和实车/实柜测试验证，并推动算法在BMS嵌入式平台或云端的部署与落地。
3、PHM融合：将SOX估算与故障诊断（如内短路、内阻异常）算法深度融合，通过状态评估发现异常，通过异常诊断反馈并矫正状态评估，提升系统安全性。
4、数据挖掘：基于大规模电池历史数据与实时数据流，挖掘与电池老化、性能衰减相关的特征，持续迭代和优化算法模型。

任职要求：
学历专业：研究生及以上学历，计算机、人工智能、电子信息、数学、统计等相关专业。

必须经验：
具备完整的电池SOC/SOH算法开发经验，熟悉安时积分、KF、EKF等传统方法，并必须有基于数据驱动（机器学习，如LSTM, CNN, GPR等）进行SOX估算的实际项目经验。

领域知识：深入理解锂电池工作原理、老化机理和特性（如OCV-SOC曲线、内阻变化等）。
个人素质：具备强烈的责任心、出色的逻辑分析能力和解决问题的能力，善于团队沟通。
加分项（优选条件）：
有BMS或储能行业相关工作经验，熟悉BMS功能架构。
有云端大数据算法开发与部署（如PySpark）经验，支持算法OTA升级。
有电池寿命预测（RUL）、故障诊断等PHM项目落地经验（与简历高度匹配）。
发表过相关领域论文或持有专利。

其他信息 | Other information

·行业要求：新能源 
·企业性质：民营科技企业 
·企业规模：100-300人 
·专业要求：计算机、人工智能、电子信息、数学、统计等
·技能要求：精通 Python 及主流机器学习框架（如Sklearn, TensorFlow, PyTorch）。具备良好的数据分析与特征工程能力。

薪酬福利 | Compensation and benefits

·职位年薪：45-50万
·薪资构成：暂无
·通讯交通：不确定