理想汽车NVH AI算法工程师
任职要求
1. 计算机/机械工程/车辆工程相关专业硕士学位以上； 2. 接触过pytorch/tensorflow等主流深度学习框架者优先； 3. 具备良好的C++/Python/Matlab代码开发能力，有开源项目开发经验优先。 4. 对NLP主流大模型如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等的原理和差异有清晰的理解； 5. 具备良好的机器学习思想、编程能力和数据处理能力，能够根据具体业务需求进行算法设计和实现。
工作职责
1. 负责整车NVH AI智能算法开发，结合仿真&试验数据库，实现AI应用落地和降本增效; 2. 基于Deepseek等先进大模型架构，研究大模型在NVH各业务场景下的性能提升； 3. 面向内部NVH数据库，实现大语言模型的调用并提升训练效率和回答准确率； 4. 构建基于机器学习或自然语言处理的智能自动化系统，解决具体业务问题; 5. 按照项目计划，独立或协同开发智能化应用。
1. 负责整车通风管路、前后空调箱、冷却风扇、增压风机、水泵等流场和噪声分析及优化及测试； 2. 负责热管理系统NVH仿真能力提升工作，包括通风声品质分析、两相流噪声分析、低频声品质仿真精度提升等； 3. 负责低、中、高频的消音器声学仿真及设计，吸声材料的传递损失分析等； 4. 负责气动声学前瞻技术研究，如超材料研究和应用； 5. 具备一定的编程能力，通过自动化工具、AI等手段提高仿真分析精度及效率。
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。
1. 洞察汽车行业CAE及仿真平台的技术和应用发展趋势，结合企业自身特点/AI技术等制定和完善研发仿真的数字化规划与技术路线，深入挖掘仿真驱动设计与验证的价值； 2. 管理和推动CAE软件与仿真平台的应用发展，以支持汽车设计和制造过程中的工程分析和模拟，减少实车验证需求，从而加速产品研发周期、降低验证总成本； 3. 深入业务需求场景，有丰富的用户调研经验，能主动预判、发现业务挑战与问题，据此规划产品路线图带领项目团队落地战略； 4. 负责对接与研判企业内各领域和专业的仿真业务需求，进行痛点分析、方案规划与可行性分析、价值与收益评估，并进行立项与实施工作； 5. 制定和管控CAE及SDM平台开发项目的计划、方案、交付，包括：需求收集与分析、产品规划、原型设计、方案设计与评审、开发和测试全过程的监控等，确保模块研发质量和进度符合预期； 6. 规划和拓展现有CAE软件及SDM平台的应用场景、改善功能与性能，定期进行用户满意度调研，为CAE用户提供更好的技术支持与服务，包括系统用户手册编制、应用演示、问题解决等。
1、负责与整车仿真性能相关的碰撞/耐久/风阻风噪/NVH等建模分析； 2、基于仿真结果提出设计改进建议，协同造型/工程团队推动方案落地； 3、开发自动化脚本提升仿真效率（如参数化建模、数据后处理）； 4、跟踪仿真新技术（如AI加速仿真模型等），探索工程应用场景； 5、负责完成仿真测试等相关试验。