Job Description

BMS AI算法工程师-北京/上海

北京、上海

全职

生产 / 制造 / 加工 - 汽车制造

职位描述

1.‌SOX算法开发与全生命周期管理‌
‌1.1 SOC高精度估计‌：基于‌电化学机理模型（如DFN模型）‌与数据驱动方法（LSTM、Transformer），融合电池电压、电流、温度、内阻等多维数据，设计自适应卡尔曼滤波算法（如UKF、AEKF），解决低温/高倍率工况下的累积误差问题（目标误差＜1%）‌; 构建动态参数辨识框架（如基于遗传算法或粒子群优化），实时校准电池容量、内阻等关键参数，提升SOC估算的长期稳定性‌；
‌1.2 SOH预测与退化建模‌：利用‌迁移学习‌技术，将实验室加速老化数据泛化至实际车载场景，构建基于容量衰减、内阻增长、SEI膜演化的多维度退化模型，实现SOH误差＜2%‌；
‌1.3 SOP动态边界计算‌：基于电芯温度、SOC、老化状态的实时反馈，建立多约束条件下的峰值功率预测模型（如电化学-热耦合模型），防止过充/过放风险，支持极端工况（如赛道模式）下的动态功率调整‌。
‌2. AI模型开发与优化‌
2.1开发‌轻量化神经网络模型‌（如MobileNet、TinyML架构），通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术将模型压缩至嵌入式平台可运行规模，满足实时性要求（响应延迟＜50ms）‌；
‌2.2数据驱动与仿真验证‌: 构建电池全生命周期数据库（覆盖电芯、模组、系统层级），通过‌SQL处理TB级数据，提取关键特征（如充放电曲线拐点、弛豫电压特性）用于模型训练‌；使用MATLAB/Simulink搭建‌多物理场耦合仿真平台‌（电化学+热力学+机械应力），验证算法在极端工况下的鲁棒性，并通过HIL测试实现算法闭环迭代‌；
‌2.3 与BMS硬件团队协作，优化AI算法在嵌入式平台的资源分配，支持C代码自动生成与功能安全认证。

职位要求

1.硕士及以上学历，自动化、计算机、电化学等相关专业，‌5年以上BMS算法开发经验‌，
2.精通优化算法（如EKF/UKF、最小二乘）与AI算法（XGBoost/LSTM/强化学习）；
3.能融合电化学模型（等效电路、单粒子模型）与数据驱动方法解决SOC/SOH/SOP估计问题；
4.熟练使用Python/MATLAB开发算法，熟悉MBD流程（Simulink建模、HIL测试）；
5.深入理解电池热-电化学耦合模型、老化模型及析锂预测方法，具备多物理场仿真能力如COMSOL；
6.主导过至少1个量产项目的SOX算法开发，熟悉车规级开发流程（ISO 26262/ASPICE）。

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Founded on July. 1, 2015, Li Auto's brand mission is to "Be Proactive, Change the World".

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We see cars evolving from transportation in the Industrial Age into spatial robots in the age of AI. And we fuse the physical and digital worlds through AI, turning limited car space into infinite experiences. Our goal isn't just to transform the automotive industry through cutting-edge AI technologies, but also bring the benefits of AI to every family.

Join us in pushing growth boundaries and realizing our vision of "To Become a World-Leading Embodied AI Enterprise."!

Industry

Automotive & Mobility

Company Size

1,001-5,000 employees

Headquarters

Beijing, CN

Year Founded

2015

Website

liauto.com

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