BMS算法开发工程师（数学建模/机器学习方向）(J14611)

- 负责动力电池BMS核心算法研发与迭代优化，重点围绕电池状态估计（SOC、SOH、SOP、SOE）、电芯失效类诊断预警等核心模块，基于数学建模、机器学习、神经网络算法搭建高精度、高鲁棒性的电池算法模型。 - 针对锂电池非线性、时变、滞后的复杂特性，开展电池电化学机理建模、数理建模研究，结合数值分析、优化算法解决电池系统状态估算偏差、工况适配性差等核心技术问题，主导算法方案设计、仿真验证、落地调试。 - 运用机器学习、深度学习、神经网络相关技术，基于海量电池工况数据、老化数据、故障数据，训练优化电池预测模型、故障识别模型、自适应校正模型，提升BMS算法在不同温度、倍率、老化工况下的适配能力与精度。 - 负责算法仿真测试、实车/台架数据标定验证，搭建算法验证体系，输出算法设计文档、建模公式、仿真报告、标定手册等技术资料，保障算法量产落地。 - 跟踪行业前沿电池算法、数理建模、智能算法技术，结…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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