 负责动力电池云端大数据分析平台的核心算法设计、开发、部署及迭代优化，重点覆盖电池安全风险监测与预警、SOH计算与寿命预测、SOC标定与均衡策略优化、热管理策略优化等核心方向。  基于车端及BMS端实时上传数据与历史积累数据，主导构建高精度、高可扩展性的电池模型，为电池全生命周期的安全风险防护、性能动态评估提供核心技术支撑。  通过电池内短路检测、阻抗计算、充电策略迭代、能量优化管理、用户画像分析等多种技术手段，持续提升动力电池的安全性、循环寿命及综合性能。  紧密协同AI团队与数据平台团队，推进算法工程化落地、云端部署、实时服务搭建及全流程性能调优，确保算法落地效果符合业务需求。  持续跟踪全球动力电池算法及相关领域前沿技术，探索人工智能、机器学习、机理模型与大数据技术在电池领域的创新应用，推动技术突破与产品升级。

1、985本科及以上学历，计算机、自动化、电化学、材料计算等相关专业优先; 2、本科5年或硕士3年及以上算法开发经验，具有电池云端大数据分析或云端项目经验者优先; 3、精通Python/MATLAB等至少一门语言，熟悉主流数据分析与机器学习（PyTorch/TensorFlow，Spark，SQL）模型者优先； 4、熟悉锂电池工作原理与失效模式，掌握常见锂电池机理算法模型与电化学模型； 5、具备良好的系统思维与逻辑分析能力，较强的团队协助与沟通能力；