产品可靠性技术

一、岗位职责描述： 1.负责锂离子电池寿命预测和关键失效机制的识别及量化，能基于机器学习/深度学习（如LSTM，Transformer，GNN，物理信息神经网络等）等设计、开发并持续改进先进算法； 2.负责搭建固态电池寿命&膨胀力仿真模型，并基于电化学原理及力学理论、可信仿真模型，进行敏感性因子分析，能通过Python等语言实现仿真模型降阶，提升仿真效率； 3.负责电芯使用过程的力学演化规律和失效模式分析，建立材料力学特性-微观结构-电池宏观长期表现之间的关联模型，设计模型验证实验，优化模型参数，提高模型预测的精度。 二、岗位要求： 1.硕士及以上学历； 2.计算机科学、人工智能、数据科学、应用数学等相关专业； 3.英语听说读写能力优秀； 4.在机器学习、深度学习领域有坚实的理论基础和实践经验，在时间序列预测、寿命预测、故障诊断、物理信息机器学习等与电池寿命高度相关的方向有突出的研究项目、竞赛经历或论文成果者优先； 5.掌握扎实的化学、电化学、热学等基础知识及常见的电化学，材料学，热分析表征方法，熟练掌握Python及常用库，具备数据分析，尤其是处理复杂力学、结构表征数据的能力； 6.掌握COMSOLMultiphysics，Abaqus，ANSYS等多物理场仿真软件的建模、仿真与分析经验，具备电化学-力学耦合模块经验者优先； 7.具备优秀的沟通表达能力，逻辑清晰，思维敏捷，自驱力与执行力强。