电池算法工程师是 专注于电池相关算法的设计与开发的工程师。他们主要职责包括:
大数据挖掘与异常检测:
承担时空大数据挖掘,特别是基于新能源车辆行为数据进行异常检测,并进行异常归因定位原因,进行数据预处理。
机器学习模型构建:
建立机器学习模型,并尝试构建领域大模型,实现业务场景需求的落地实施。
电力电子与控制系统设计:
掌握电力电子、控制理论、信号处理等相关基础理论,熟悉电池管理系统的架构和设计。
算法实现与优化:
利用编程语言(如C/C++、Python等)实现算法程序的核心功能,并进行测试和优化,确保算法的正确性和性能。
业务场景需求分析:
分析业务场景和电池机理,根据业务需求优化数据建模,进行算法研发。
系统维护与文档编写:
编写技术文档,以便团队成员理解和维护,并对接数据资源平台,完成程序部署实现和日常维护。
深度学习应用:
基于深度学习实现智能驾驶任务,包括感知、决策、规划等,并参与研发流程,与测试部门协同解决性能问题。
电池算法工程师需要具备深厚的数学和计算机科学知识,出色的编程技能和算法设计能力,并且能够快速学习,思维敏捷,对数据敏感,并能够清晰地表达自己的观点。