1.技术趋势洞察与布局：需敏锐捕捉锂电池材料、BMS算法、智能网联等领域的技术前沿动态，能预判未来3 - 5年行业发展方向，比如AI在故障预警中的应用、下一代电池适配的BMS技术等，制定符合企业发展的中长期技术路线图。 2.前瞻技术预研与突破：牵头开展BMS前瞻技术的预研工作，针对行业痛点如算法精度提升、极端工况适应性、成本控制等进行技术攻关，推动专利布局。要求作为核心发明人拥有多项电动汽车或储能领域发明专利，且技术成果具备行业影响力。 3.作为技术核心，需精通SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）、SOE（能量状态）等核心算法，熟练运用卡尔曼滤波、神经网络、机器学习等算法并落地；能借助MATLAB/Simulink等工具完成电池电化学建模、参数辨识与仿真分析，还可结合大数据技术优化云端BMS算法，实现车端与云端控制的协同。 4.跨领域与跨主体协作：需协调研发、制造、质量、测试等跨部门团队推进项目交付，解决量产中的一致性、可靠性等问题；同时能与电芯供应商、整车厂、科研机构等外部主体高效沟通，整合行业资源，推动技术合作与成果转化。

任职资格： 1.博士研究生学历，电化学、电气工程、控制工程、自动化、电子信息工程、计算机科学与技术等相关专业；特别优秀的硕士研究生需具备15年以上核心技术研发及团队管理经验，可酌情放宽 2.15年以上锂电池BMS领域研发经验，需具备动力电池BMS（新能源汽车领域）或大型储能BMS（储能电站、户用储能等）全生命周期研发及量产落地经验，熟悉从技术预研、产品设计、试验验证到量产交付的完整流程 3.精通SOC、SOH、SOE、SOF（功率状态）等核心算法，熟练掌握卡尔曼滤波（EKF/UKF/CKF）、机器学习、深度学习、电化学阻抗谱（EIS）建模等技术，具备独立主导算法从仿真到实车/储能系统验证的全流程落地能力。