工作方向：电池BMS以及电厂安全方向

工作内容：
1、主要负责工商业以及集成或仓制式储能系统安全预警算法研发，制定电池系统到电芯/热管理/BMS策略的电性能指标分解、性能匹配以及电池系统电性能安全评价体系；
2、负责研发基于电化学模型的故障告警、SOC/SOH状态估计、寿命管理算法，算法能够适配不同储能应用场景；
3、负责云端大数据平台的数据预处理和挖掘储能运行数据价值，研发相应安全预警以及预警智能处理算法开发，技术文档编写，代码编写和测试，后续算法问题分析定位和解决，配合团队进行高质量交付；
4、协同数据团队、业务团队，建立健全高效稳定的电池数据分析体系，提升电池安全管理能力，持续追踪电池全生命安全领域***。

岗位要求：
1、3年及以上相关工作经验，从事化学电池安全技术研究工作优先，3年以上数据挖掘、算法建模、电池BMS算法相关经验；
2、具备扎实的机器学习理论基础，具有优秀的算法编程能力，熟悉常用的数据结构和算法；
3、精通主流框架(TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等)，深入了解机器学习和深度学习的基本原理、算法和技术，熟悉各种常见的机器学习模型和深度学习架构，具备快速算法选型的能力，熟练使用Python和C或C++开发语言；
4、具备标签画像以及图像识别类算法，能够独立完场图像信息提取；
5、熟练使用仿真软件，独立完成多物理场耦合以及电池运行仿真，收集电池运行数据，完成数据挖掘；
6、具备良好的协作和沟通能力，工作认真负责具有较强的自驱力，积极乐观开朗，善于跨团队沟通协调整合资源推动业务发展。