理想汽车电驱动系统匹配高级工程师
社招全职汽车研发地点:北京状态:招聘
任职要求
1.硕士及以上学历,车辆、电气工程或电力电子专业; 2.有整车控制、底盘控制、AI算法在电驱标定中的应用经验(如强化学习优化控制参数)者优先开发经验的工程师优先; 3.有一定电驱动系统项目的系统、软硬件或匹配标定开发经验; 4.了解电驱动系统和产品的基本构型、功能/控制策略、性能、功能安全等方面的知识; 5.熟练使用标定工具链(INCA、CANape、CANoe、dSPACE)及数据分析软件(MATLAB/Simulink、Python)。
工作职责
1.电驱动总成匹配应用相关功能和性能需求收集、分析与实施方案制定; 2.电驱系统(电机、逆变器、减速器等)的台架标定与性能优化,包括扭矩控制、效率标定、热管理策略、NVH调校等,确保系统高效、可靠运行; 3.主导电驱系统与整车控制单元(VCU)的协同标定,优化动力分配策略,提升驾驶性、经济性及动力性表现; 4.参与下一代电驱技术的标定开发,推动电驱系统的高功率密度、轻量化及低能耗目标实现; 5.支持智能化线控底盘技术(线控制动、线控转向)的集成标定,确保与电驱系统的协同控制; 6.策划并执行电驱系统台架及整车标定试验(含高温、高原、高寒“三高”环境测试),分析数据并解决标定和测试过程中的技术问题; 7.对量产及售后问题提供技术支持,主导故障根因分析与改进方案制定; 8.制定电驱系统标定流程、技术规范及工具链建设,推动标定效率提升; 9.指导初级工程师,组织技术培训,引入AI驱动的标定工具(如端到端模型优化、大语言模型辅助决策); 10.标定数据评审、版本管理、需求的闭环认可和数据发布; 11.面向横向产品开发团队的标定数据与测试支持; 12.内部项目的横向组织和协调,制定方案持续推动性能优化,达成产品竞争力目标。
包括英文材料
学历+
算法+
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A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
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强化学习+
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Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
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数据分析+
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MATLAB+
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Simulink+
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相关职位
校招动力驱动
1. 自研电驱产品的高速电机台架标定与测试(2in1)、动力总成台架标定与测试(3in1或Xin1),车辆标定与测试,三高试验; 2. 电驱动总成匹配应用相关功能和性能需求收集、分析与实施方案制定; 3. 台架/车辆测试环境搭建,包括工具、线束等Setup定义与准备; 4. 相关测试规范的制定,完成道路试验等相关验证试验; 5. 标定数据评审、版本管理、需求的闭环认可和数据发布; 6. 电驱产品在项目应用中匹配及相关问题跟踪整改; 7. 供应商产品在电驱动总成台架标定过程和结果审核; 8. 供应商电驱产品匹配标定相关计划、供应商问题沟通答疑、质量问题的分析和解决。
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1、负责机器人关节总成系统匹配、预研开发及概念设计; 2、负责关节系统设计,按照整机需求设计关节系统架构,分解子件设计需求; 3、负责整机及关节系统级问题分析处理,对接供应商人员;
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1. 负责电机的机械结构设计和相关总成、零部件及材料规范; 2. 负责电机机械及电气相关接口设计,协同电驱总成开展系统匹配及集成; 3. 负责电机绝缘系统设计、绝缘材料的选型及应用; 4. 完成电机及关联子零件的技术文档(数模、图纸、订货规范等); 5. 协调公司内部相关接口部门(采购、工厂等),完成样品生产; 6. 在产品试制、试验及生产阶段,针对发生的问题提供技术支持,参与相关问题分析解决。
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