寿命算法开发工程师

开发可靠性加速方法：主导开发先进加速评估技术，设计超越常规时效的可靠性加速验证方案，让研发迭代速度突破物理极限。

积累核心数据资产：主导搭建覆盖全体系、全工况的可靠性模型参数数据库，让每一次测试数据都沉淀为公司的战略资产，为下一代产品设计提供“超算级”输入。 二：岗位要求 ①学历要求：硕士及以上； ②专业要求：计算机科学与技术、人工智能、数据科学、软件工程、自动化、控制科学与工程、应用数学、统计学、车辆工程、电子信息工程等相关专业； ③英语听说读写要求：英语6级，熟练掌握读说写； ④项目经验、关键技能要求：熟练掌握机器学习、深度学习核心算法（如回归、分类、时序预测、神经网络等），理解其数学原理与适用场景、熟悉时间序列分析、信号处理、特征工程等方法，具备处理电池充放电曲线、电压/电流/温度时序数据的能力，了解物理信息神经网络（PINN）、高斯过程回归、迁移学习等在电池建模与寿命预测中的应用者优先，具备将AI算法与物理/电化学模型相结合的混合建模思维，不局限于纯数据驱动方法；精通 Python，熟练使用 PyTorch、TensorFlow、Scikit-Learn 等主流深度学习与机器学习框架； ⑤软性素质要求：有想法、执行力强、抗压、优秀的沟通和表达能力