AI算法工程师（多场耦合）

优缺点分析

角色解读

• 在新能源和AI交叉领域深耕，成为电池材料AI研发的专家
• 可向技术管理方向发展，带领团队负责核心算法研发
• 有机会参与行业前沿项目，推动AI在新能源领域的创新应用
• 主导电池微观和跨尺度构效关系的算法设计、研发与优化，提升电解液构效分析的准确性和效率
• 负责算法全生命周期管理，包括开发、测试、验证及落地后的迭代优化
• 与跨学科团队（如电化学、材料科学）协作，将AI技术应用于实际业务场景
• 扎实的电化学知识基础，熟悉电池工作原理和材料特性
• 掌握AI for Science常用算法和工具，如机器学习、深度学习、分子模拟等
• 具备独立开展算法研发和场景落地的能力，有锂电池或材料AI研发经验优先

申请策略

• 关注宁德时代在电池研发方面的最新动态，了解其技术方向
• 在面试中展示对AI for Science领域的热情和独到见解
• 突出电化学或材料领域的项目经验，尤其是电池相关的AI应用案例
• 强调算法研发和落地能力，展示从算法设计到实际应用的全过程
• 体现跨学科合作经验，如与化学、物理团队协作的项目
• 补充AI for Science相关工具和框架，如分子动力学模拟、机器学习势函数等
• 深入学习电化学原理，特别是电池材料构效关系

面试指南

• 回答时可采用STAR法则，结合具体项目，突出算法设计思路和实际效果
• 对于跨学科问题，强调沟通和协作能力
• 请介绍你在电池材料或电化学领域应用AI算法的项目经验
• 如何设计一个算法来优化电解液的构效分析？
• 你如何与电化学背景的同事协作，确保算法落地？
• 对AI for Science的未来发展有何看法？
• 准备1-2个与电池或材料相关的AI项目案例，详细说明你的贡献和成果
• 复习电化学基础，特别是电池工作原理和材料特性