电控平台技术开发

面向下一代智能车控系统，以通用 AI 重构电控开发与测试全链路 workflow。通过引入强化学习、物理信息神经网络（PINN）、迁移学习、可解释性 AI（XAI）等前沿技术，建立系统化的方法论体系，推动电控开发范式从"经验驱动"向"智能驱动"转型，实现研发效率与系统性能的量级提升。

1. 01

   AI 技术落地与范式创新： 针对车控场景（如动力管理、底盘控制、热管理等），探索强化学习、PINN、迁移学习、可解释性AI 等新技术的工程化落地路径； 构建从需求分析 → 模型构建 → 仿真验证 → 实车部署的完整方法论，形成可复用的开发范式与工具链。

2. 02

   电控开发 Workflow 智能化重构： 基于大模型/Agent 技术，重构电控软件设计、代码生成、测试用例生成、HIL/SIL 仿真等核心 workflow； 开发智能辅助工具，降低重复性工程劳动，提升开发效率与代码质量。

3. 03

   技术沉淀与知识体系建设： 跟踪学术界与工业界最新进展，定期输出技术调研报告与原型验证； 参与团队技术布道，推动 AI for Engineering文化在电控领域的深化

1. 01

   硕士及以上学历，电子、通信、车辆、产品设计、市场研究等相关专业；

2. 02

   具备出色沟通能力、项目管理能力、良好的团队合作精神和抗压能力；

3. 03

   良好的英语口语能力；

4. 04

   有较强的系统分析处理能力，自驱动，结果导向，具备敏锐的市场洞察力和策略布局思维