校招-车辆控制数学建模与优化算法工程师

1. 01

   岗位定位 面向汽车智能化与软件定义汽车的发展方向，探索**数据驱动、数学建模与优化算法在车辆控制及标定领域的应用**。 针对传统车辆控制中依赖工程经验、人工标定和规则逻辑实现的场景，通过建立车辆数学模型、数据驱动模型及优化算法，将复杂的车辆工程问题转化为**可量化、可计算、可优化的问题**，并最终形成可落地的车辆控制算法及标定策略。 --- ## 二、岗位职责 ###

2. 01

   车辆工程问题数学建模 针对车辆控制、标定、舒适性、能耗及运动控制等问题，进行问题抽象和数学建模： - 分析车辆系统输入、状态、输出及约束条件； - 建立车辆动力学、热力学、运动学等数学模型； - 将主观感受、工程指标等转化为可量化的目标函数和评价指标； - 通过系统辨识、参数拟合等方法建立车辆系统模型； - 分析模型精度、适用范围及模型参数敏感性。 ###

3. 02

   优化算法与控制策略开发 针对车辆控制中的参数优化和多目标权衡问题，设计并实现优化算法： - 参数优化、曲线/MAP优化； - 单目标及多目标优化； - 约束优化； - 路径规划及轨迹优化； - 参数辨识与在线/离线优化； - 预测控制及最优控制算法； - 根据实际工程问题选择合适的数学模型和算法，而非单纯依赖规则逻辑。 ###

4. 03

   算法仿真与工程化实现 完成数学模型和算法从理论到工程的落地： - 使用MATLAB/Simulink、Python等工具完成模型开发； - 搭建算法仿真及验证环境； - 与车辆控制软件进行接口定义和算法集成； - 根据工程需求完成算法的C/C++实现或自动代码生成； - 支持台架及实车验证，并根据测试数据进行模型迭代。 ###

5. 04

   前沿技术探索 探索数学建模、优化算法、机器学习等新技术在车辆控制领域的应用： - Model-based Control - Model-based Calibration - System Identification - Optimal Control - Model Predictive Control（MPC） - Data-driven Modeling - Machine Learning / AI - Digital Twin / Virtual Calibration

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1. 01

   学历及专业 - 硕士； - 应用数学、控制科学与工程、自动化、车辆工程、机械工程、计算机、人工智能等相关专业； - 具有较强数学建模、控制理论或优化算法背景者优先。 ###

2. 02

   数学与算法基础 - 具备良好的数学基础和逻辑分析能力，能够理解并应用数学方法解决实际工程问题； - 对数学建模、数据分析、优化算法或控制算法具有较强兴趣和学习能力； - **重点关注将实际工程问题抽象为数学问题，并形成可计算、可验证模型的能力。** ###

3. 03

   建模与算法能力 具备较强的数学建模和算法分析能力，能够： - 对复杂工程问题进行合理假设； - 建立数学模型； - 定义目标函数、约束条件及评价指标； - 选择合适的求解方法； - 对模型结果进行验证和误差分析。 熟悉以下一个或多个方向者优先： - 系统辨识 - 参数估计 - 最优控制 - MPC - 动态规划 - 非线性优化 - 多目标优化 - 机器学习/回归建模 - 时间序列建模 ###

4. 04

   编程能力 熟练掌握至少一种编程语言： - Python - MATLAB - C/C++ ###

5. 05

   工程能力 - 对汽车、车辆控制或复杂机电系统具有浓厚兴趣； - 能够理解基本的车辆动力学、控制系统及车辆信号； - 具备较强的数据分析能力； - 能够将理论模型转化为可运行的算法； - 具备较强的问题分析和工程落地能力。 --- ## 四、加分项 具备以下任一经历者优先： - 全国大学生数学建模竞赛获奖； - 美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）获奖； - 具有数学建模、优化算法相关科研项目； - 具有车辆动力学、车辆控制 - 具有Model Predictive Control、Optimal Control、System Identification项目经验； - 具有MATLAB/Simulink建模及代码生成经验； --- ## 五、我们希望你具备的核心能力 我们尤其关注以下能力，而不仅仅是掌握多少工具： **1. 抽象能力** 能够把： > “车辆驾驶起来不舒服” 转化为： > 可量化的性能指标、数学模型、目标函数及约束条件。 **2. 建模能力** 能够回答： > “这个车辆问题应该如何建立数学模型？” 而不是简单地选择一个现成算法。 **3. 优化能力** 能够进一步思考： > “在多个性能目标和工程约束同时存在的情况下，如何找到最优解？” **4. 工程落地能力** 能够完成： > 数学模型 → 算法 → 仿真 → 软件实现 → 台架/实车验证 的完整闭环。 **5. 学习和探索能力** 能够快速理解车辆工程问题，并将数学、控制、数据分析及AI等不同领域的方法应用到实际车辆控制场景中。