智能仿真技术开发岗

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在智能仿真领域深耕，成为行业顶尖的仿真优化专家
• 管理路线：带领团队，负责更大范围的研发项目，向技术管理方向发展
• 跨界发展：结合AI技术，向智能制造、数字化研发等前沿领域拓展
• 负责整车结构性能的多学科优化和轻量化开发，涉及碰撞安全、NVH、强度耐久等关键性能
• 开展整车SFE全参数化概念设计，支持早期设计阶段的性能预测和优化
• 开发智能仿真技术，包括智能结构、智能工艺、智能优化等，提升仿真效率和精度
• 推动团队能力建设，引进新技术、新方法，提升整体仿真水平
• 扎实的数值优化理论基础，熟悉DOE、响应面、优化算法，掌握拓扑优化、形貌优化等方法
• 具备至少一项仿真经验（碰撞安全、NVH、强度耐久），熟练使用相关工具软件
• 熟悉Python、TCL/Tk、C/C++等脚本语言，能够进行自动化开发
• 了解机器学习、深度学习等AI技术，并能应用于仿真优化

申请策略

• 关注吉利汽车研发中心的招聘动态，了解其智能仿真团队的具体方向
• 在面试中展示对智能仿真技术的热情和深入理解，以及解决复杂问题的能力
• 突出博士期间的研究方向，特别是与优化算法、仿真相关的项目
• 强调在碰撞安全、NVH或强度耐久方面的实际仿真经验，并列出使用的工具
• 展示编程能力，如Python、C++等，以及自动化脚本开发经验
• 如果有机器学习或深度学习应用案例，务必突出
• 如果对AI技术了解不深，可提前学习机器学习基础，并尝试在仿真优化中应用
• 熟悉更多优化工具，如LS-OPT、Genesis等，增加竞争力

面试指南

• 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目经历
• 强调方法论和工具的结合，突出解决问题的思路
• 展示对多学科优化的理解，以及如何权衡不同性能指标
• 请介绍一个你主导的仿真优化项目，包括目标、方法和结果
• 你如何将机器学习应用于仿真优化？请举例说明
• 在整车轻量化设计中，你如何平衡多个性能目标？
• 你熟悉哪些优化算法？在什么场景下选择哪种算法？
• 如何提升仿真精度和效率？有哪些实际经验？