AI物理模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI算法专家或技术负责人方向发展，主导核心算法研发
• 有机会深入新能源、材料科学等前沿领域，成为跨学科复合型人才
• 在宁德时代这样的巨头平台，可参与多个业务线，拓展职业宽度
• 负责AI构效关系模型与物理融合模型（如PINNs）的搭建、训练、优化与部署，解决电池材料研发中的实际问题
• 主导AI生成模型的设计与落地，应用于材料研发、药物研发等场景，提升研发效率
• 结合物理化学、电化学知识，开发可复用的算法模块，推动AI与科研业务的深度融合
• 精通AI物理建模、构效关系分析，熟悉PINNs等物理融合模型
• 掌握常用机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备扎实的编程能力
• 具备AI结合物理化学、电化学的算法开发经验，能够理解跨学科业务需求

申请策略

• 关注宁德时代在新能源领域的研发动态，了解其技术布局
• 在面试中展示对AI与物理化学融合的深入思考，体现创新潜力
• 突出AI物理建模、PINNs等项目的实际经验，展示算法落地成果
• 强调跨学科背景，如物理化学、电化学与AI结合的项目经历
• 展示在材料研发或药物研发领域的应用案例，体现业务理解能力
• 提前学习PINNs、生成式AI等前沿技术，并动手实践
• 补充电化学、材料科学基础知识，提升跨学科沟通能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验，突出个人贡献和成果
• 在回答技术问题时，先阐述技术原理，再结合实际应用场景，展示深度思考
• 对于跨学科问题，强调你的学习能力和知识迁移能力，并举例说明
• 请介绍一个你使用PINNs解决实际问题的项目，并说明技术难点和解决方案
• 如何将AI生成模型应用于材料研发？请举例说明
• 你如何理解AI与电化学的结合？有哪些潜在应用场景？
• 请描述一次你处理跨学科问题的经历，你是如何协调不同领域知识的？
• 复习PINNs、生成式AI等核心算法原理，并准备相关项目案例