固态BMS AI算法专家-安全与故障诊断方向

岗位职责： 1.负责电池系统故障诊断与安全预警AI模型的研发，包括但不限于内短路、热失控早期预警、传感器失效、连接异常等关键安全场景的算法开发。 2.构建基于电池大数据（电压、温度、阻抗等）的异常检测与健康度评估体系，利用无监督/半监督学习挖掘潜在风险模式。 3.设计高可靠、低误报的在线诊断与预警系统架构，并完成算法在嵌入式平台的部署、测试与车规级功能安全（如ISO 26262）层面的考量。 4.与测试、质量部门紧密合作，分析电池失效案例，构建故障数据库，持续优化诊断算法的覆盖度与准确性。 岗位要求： 1.学历及专业要求: 硕士及以上学历，控制科学与工程、电气工程、计算机、应用数学、车辆工程（新能源方向）等相关专业； 2. 5年以上电池算法、安全及故障诊断相关工作经验，其中至少2年以上专注于将机器学习/深度学习技术应用于电池或能源相关领域； 3.必须有至少2个将机器学习/深度学习模型应用并成功落地或取得显著性能提升的项目经验（安全与故障诊断方向）。 4.精通Python，熟练使用PyTorch/TensorFlow；扎实的数理基础与信号处理能力；有C/C++嵌入式编程经验者优先。