理想汽车NVH智能诊断工程师-北京
任职要求
1. 硕士及以上学历，自动化、信息工程、车辆工程、机械、能源动力等专业； 2. 有基于大数据工业或汽车诊断、运维开发经验者优先； 3. 接触过整车XUC控制开发者优先； 4. 具备良好的Python、matlab代码开发能力，有开源项目开发经验优先； 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. 负责大数据驱动的NVH智能诊断算法开发，基于车辆运行大数据（传感器数据、CAN信号、用户反馈等），构建热管理NVH异常检测模型； 2. 负责开发多源数据融合算法（时频分析、特征提取、聚类分析等），定位NVH问题根因，并量化其对系统性能的影响； 3. 负责热管理NVH智能运维与预测性维护，建立热管理NVH健康状态评估体系，通过机器学习预测部件剩余寿命，制定预防性维护策略； 4. 负责搭建NVH运维知识库，关联历史案例与解决方案，支持售后团队快速响应故障； 5. 负责数字化诊断工具开发，设计可视化分析平台，实现NVH数据动态监控、故障自动报警及维修建议生成； 6. 结合仿真数据（CAE/CFD）与实测数据，构建数字孪生模型，提升虚拟诊断准确性； 7. 指导热管理设计优化，基于大数据反馈提出NVH性能改进建议。
1. 负责大数据驱动的NVH智能诊断算法开发，基于车辆运行大数据（传感器数据、CAN信号、用户反馈等），构建热管理NVH异常检测模型； 2. 负责开发多源数据融合算法（时频分析、特征提取、聚类分析等），定位NVH问题根因，并量化其对系统性能的影响； 3. 负责热管理NVH智能运维与预测性维护，建立热管理NVH健康状态评估体系，通过机器学习预测部件剩余寿命，制定预防性维护策略； 4. 负责搭建NVH运维知识库，关联历史案例与解决方案，支持售后团队快速响应故障； 5. 负责数字化诊断工具开发，设计可视化分析平台，实现NVH数据动态监控、故障自动报警及维修建议生成； 6. 结合仿真数据（CAE/CFD）与实测数据，构建数字孪生模型，提升虚拟诊断准确性； 7. 指导热管理设计优化，基于大数据反馈提出NVH性能改进建议。
1. 负责NVH试验&仿真数据库的搭建和流程管理，包括但不限于.pdf/.xls/.csv等格式； 2. 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； 3. 面向外挂数据库，实现大语言模型的调用并提升训练效率和回答准确率； 4. 跟进最新的学术进展，及时掌握大模型的前沿技术； 5. 按照项目计划，独立或协同开发智能化应用。
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. 跨部门团队合作，深度参与白车身设计及其性能仿真、优化、验证、评审等，交付满足性能要求的白车身 2. 洞察与对标车身架构参数化创新方法及工程化，建立柔性参数化车身模型及性能评估，输出优化方案矩阵 3. 收集白车身结构相关的国内外法规，传递技术要求，支撑设计方案落地 4. 对接整车性能部门，完善相应规范及各车型VTS分解至白车身的指标 5. 依据车身开发需求，结合人工智能，创新结构分析及优化方法 6. 负责主责车型白车身(结构耐撞性、强度耐久、NVH)性能管控 7. 负责主责车型白车身系统强度耐久性能过程管理及目标达成 8. 负责白车身子组部件参数化模型快速生成及结构优化，如拓扑、尺寸、形貌、多目标优化等 9. 协助终版优化方案CAD数据的转化