宁德时代
高级物理场AI算法工程师
高级物理场AI算法工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
宁德市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
算法优化工程师
Ai For Science
数学
材料学
物理
电化学
神经算子
高性能计算
P2D仿真
电热力耦合仿真
AI 估算 · 30k–60k
高级算法工程师，AI for Science方向，宁德时代平台大，薪资竞争力强，结合行业水平，月薪3-6万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责电池工程中的电热力多场耦合仿真、电芯微观颗粒模拟及P2D仿真等核心算法开发，需要将AI for Science和神经算子算法应用于物理化学领域，以提升电池性能预测的精度和效率
适合具有扎实数理基础、熟悉AI算法并有仿真或高性能计算经验的候选人
最低要求
学历专业：985数学、物理、化学，材料学，以及电化学相关专业
知识技能：熟悉AI for Science算法，神经算子算法
工作经验：本科5年，硕士3年，博士1年以上工作经验
语言：中文、英语4级
其他：需要较强的跨学科交流、学习能力，有AI结合物理化学算法开发方面经验优先考虑
有仿真计算或者高性能计算相关的大规模计算算法开发经验优先
工作职责
工作内容包括电池工程中电热力多场耦合仿真、电芯微观颗粒、P2D仿真等相关内容其中之一
优先资格
有AI结合物理化学算法开发方面经验优先考虑
有仿真计算或者高性能计算相关的大规模计算算法开发经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 宁德时代作为新能源行业龙头，平台大，技术积累深厚
- AI for Science是前沿方向，技术成长空间大
- 薪资待遇优厚，福利完善
- 工作强度大，研发任务重，需要适应快节奏
- 对跨学科能力要求高，需要持续学习
- 仿真算法开发难度高，需要较强的数学和物理功底
- 适合有扎实数理基础、热爱算法研究、愿意在新能源领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在电池仿真领域深耕，成为技术专家，主导核心算法研发
- 向技术管理方向发展，带领团队攻克仿真难题
- 跨领域发展，将AI for Science应用于更多工业场景
- 负责电池工程中的电热力多物理场耦合仿真，建立高精度模型
- 进行电芯微观颗粒模拟和P2D仿真，优化电池性能
- 开发AI for Science算法，利用神经算子等提高仿真效率
- 与跨学科团队协作，将物理化学知识与算法结合，解决实际问题
- 扎实的数学、物理或化学基础，985高校相关专业背景
- 熟悉AI for Science算法，特别是神经算子算法
- 具备仿真计算或高性能计算的大规模算法开发经验
- 良好的跨学科沟通和学习能力，英语四级水平
申请策略
- 了解宁德时代在电池仿真方面的技术布局
- 准备展示AI与物理结合的项目案例
- 突出数学、物理、化学等专业背景和学历
- 强调AI for Science或神经算子相关项目经验
- 展示仿真或高性能计算算法开发成果
- 体现跨学科合作和沟通能力
- 深入学习神经算子、PINN等AI for Science算法
- 熟悉电池仿真软件如COMSOL、ANSYS等
面试指南
- 用STAR法则描述项目，突出技术难点和解决方案
- 结合理论知识和实际案例，展示对算法的理解
- 强调跨学科思维和团队协作能力
- 请介绍一个你使用AI for Science算法的项目
- 如何将神经算子应用于电池仿真？
- 你如何处理多物理场耦合问题？
- 谈谈你对P2D模型的理解
- 如何优化大规模仿真计算的性能？
职位点评
73
综合评分
前沿AI for Science方向，技术成长空间大，但工作地点偏远，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和行业前景，不介意工作地点的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
宁德时代作为上市公司，薪资福利有竞争力，但具体薪资未披露，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
AI for Science是前沿技术，公司提供良好的技术成长平台，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI for Science、神经算子、P2D仿真、高性能计算
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点在宁德，相对偏远，且未提及弹性工作，WLB可能一般。
工作模式未明确
办公地点郊区/偏远地区
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
新能源行业前景好，但JD未提及社会价值，意义感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs