亿纬锂能
AI大模型开发工程师
AI大模型开发工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Llm
Pytorch
Rag
Scikit-Learn
时序数据分析
机器学习
深度学习
电池算法
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
新能源巨头核心研发岗，前沿AI技术落地，发展空间大，但需适应制造业工作节奏
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 650 个在招
职位详情
关于这个职位
负责亿纬锂能电池产品线的大模型与AI算法开发，利用机器学习/深度学习技术处理电池传感器时序数据，实现SOH估计、RUL预测及热失控预警等核心功能
同时构建智能诊断决策系统，并将AI模型工程化为云平台微服务，推动AI在复杂电池工况分析中的落地应用
最低要求
熟悉统计学、机器学习、深度学习、锂电池算法，数据科学、控制、材料、机械等专业优先
熟练使用python进行特征工程、数据挖掘、算法建模，熟悉PyTorch、Scikit-Learn、等框架，熟悉大模型LLM、Agent、RAG等场景应用
具有良好的编码规范，较强的沟通能力、AI与算法学习能力
工作职责
数据驱动建模与算法开发：针对电池传感器时序数据，设计并实现特征提取、模式识别与异常检测算法
研发用于电池健康状态（SOH）估计、剩余寿命（RUL）预测、热失控预警、快充优化等关键场景的机器学习/深度学习模型
探索大模型（如时序预测模型、多模态模型）在复杂电池工况分析、跨维度数据融合（如电化学+热+电）中的应用
智能诊断与决策系统构建：构建电池系统感知-诊断-决策的AI推理引擎，实现实时状态评估、故障根因分析与维护策略推荐
开发自适应学习机制，使模型能随电池老化、工艺变更而持续优化
平台集成与工程化落地：将AI模型产品化为云平台微服务，确保高并发、低延迟的数据处理与推理能力
与大数据平台深度集成，构建从数据接入、特征工程、模型训练到在线服务的全链路流水线
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处新能源头部企业，业务前景广阔
- 需要同时掌握AI算法与锂电池专业知识，跨界知识门槛高
- 工业场景数据清洗与模型落地难度大
- 具备扎实算法基础，对新能源行业感兴趣，且愿意深耕垂直领域应用的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 结合AI与大模型技术，具有极高的行业壁垒和技术挑战性
角色解读
- 可向资深AI算法专家、电池数字化解决方案架构师或AI研发团队负责人方向发展
- 基于电池传感器时序数据，开发机器学习/深度学习模型以预测电池健康状态和剩余寿命
- 精通Python及PyTorch/Scikit-Learn框架，具备大模型(LLM)、Agent、RAG等前沿技术应用能力
申请策略
- 关注公司在电池全生命周期管理方面的战略布局，面试时可探讨AI如何赋能电池安全与效率
- 突出展示在时序数据处理、异常检测或预测性维护方面的项目经验，强调大模型在实际业务场景中的落地成果
- 补充锂电池基础知识（如SOH/RUL定义、电化学原理），提升对工业物联网数据的理解能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点阐述数据预处理策略、模型选型依据、遇到的挑战及解决方案、最终的业务价值指标
- 请介绍一个你使用大模型或深度学习解决时序预测问题的具体案例
- 如何处理电池传感器数据中的噪声和非平稳性问题？
- 在资源受限的边缘设备或云端，如何平衡模型精度与推理速度？
- RAG技术在电池故障知识库构建中有什么潜在应用场景？
- 复习时间序列分析经典算法（如LSTM, Transformer, Prophet），了解当前电池BMS系统的痛点，准备1-2个完整的端到端算法落地案例
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
80较高
作为已上市的跨国巨头企业，提供稳定的薪酬体系和完善的福利保障，薪资水平在AI算法岗位中具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位深度融合前沿AI技术（LLM、Agent）与实体产业，技术栈先进，且在垂直领域有深厚的数据积累，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、PyTorch、深度学习、大模型
业务类型profit_center
工作生活
60中等
制造业研发岗位通常需坐班，工作强度可能随项目节点波动，JD未明确提及弹性工作制或WLB优势。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
致力于通过AI技术提升电池安全性与效率，助力新能源汽车产业发展，具有显著的社会价值和行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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