宁德时代
AI算法工程师（多场耦合）
AI算法工程师（多场耦合）
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
算法优化工程师
Ai For Science
优化算法
机器学习
材料科学
电化学
电池
算法设计
跨学科
AI 估算 · 30k–50k
职位详情
关于这个职位
该职位负责电池微观与跨尺度构效关系的算法设计与优化，结合AI for Science方法提升电解液构效分析的准确性与效率
适合具备电化学背景和AI研发经验的高学历人才，工作地点在宁德
最低要求
学历背景：985高校数学、物理、电化学相关专业，硕士及以上学历
工作经验：硕士需具备3年及以上相关工作经验，博士需具备1年及以上相关工作经验，有锂电池、材料相关AI研发经验者优先
专业能力：熟悉电化学基本原理，掌握AI for Science常用算法与工具，具备独立开展算法研发与场景落地的能力
综合素质：具备严谨的逻辑思维、较强的问题解决能力，良好的跨学科沟通协作能力，对新技术、新场景有较强的探索意愿
工作职责
负责电池微观构效关系&跨尺度宏观构效关系与优化相关需求落地，主导核心算法的设计、研发、迭代与优化，结合实际业务场景构建可落地的算法解决方案，显著提升电解液构效分析的准确性与效率，支撑业务核心目标达成
精通AI for Science核心方法与技术体系，具备扎实的电化学相关知识储备，拥有较强的跨学科学习、沟通与协作能力，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
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 宁德时代是新能源行业龙头，平台大，技术积累深厚
- AI for Science是前沿方向，技能稀缺，有良好发展前景
- 工作地点在宁德，相对偏远，生活便利性不如一线城市
- 跨学科要求高，需要持续学习电化学和AI知识
- 适合对AI与材料交叉领域有浓厚兴趣，能接受在宁德工作的高学历人才
缺点 / 挑战
- 薪资水平较高，福利完善
- 研发压力大，可能面临高强度工作
角色解读
- 可向技术专家方向发展，深耕AI for Science在电池领域的应用
- 有机会晋升为技术团队负责人，管理算法团队
- 未来可拓展至新能源其他领域，如储能、材料设计等
- 负责电池微观和跨尺度构效关系的算法设计与优化，提升电解液分析效率
- 主导核心算法的全生命周期管理，包括开发、测试、验证和迭代
- 结合业务场景，将AI for Science方法落地到实际电池研发中
- 精通AI for Science常用算法和工具，如机器学习、深度学习框架
- 扎实的电化学知识，理解电池工作原理和材料特性
- 具备跨学科沟通协作能力，能与材料、化学等团队合作
申请策略
- 了解宁德时代在电池研发方面的最新动态，面试时展示对业务的思考
- 突出AI算法项目经验，特别是与材料或电化学相关的项目
- 强调跨学科背景，如数学、物理、电化学与AI的结合
- 展示独立研发和落地能力，如算法优化成果
- 补充电化学基础知识，了解锂电池工作原理
- 学习AI for Science常用工具，如分子动力学模拟、机器学习势函数
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验，突出挑战和成果
- 结合具体案例说明AI在材料科学中的应用，展示思考深度
- 强调学习能力和跨学科合作经验
- 请介绍一个你主导的AI算法项目，如何落地并产生价值？
- 你如何理解AI for Science？在电池领域有哪些应用？
- 如何将电化学知识与机器学习结合？
- 面对跨学科团队，你如何有效沟通协作？
- 复习电化学基础，特别是锂电池相关原理
职位点评
73
综合评分
前沿技术、高薪平台，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
适合追求技术前沿和职业发展，能接受在宁德工作的高学历人才。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
薪资水平较高，但工作地点在宁德，生活便利性一般，综合补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
AI for Science是前沿技术，公司平台大，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI for Science、机器学习、电化学、算法优化
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点在宁德，相对偏远，生活便利性差，且未提及弹性工作，生活方式满足度低。
工作模式仅现场办公
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
85较高
新能源行业高速发展，电池技术对环保有积极影响，使命感强。
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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