宁德时代
系统建模及辨识主任工程师
系统建模及辨识主任工程师
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Bms
Matlab
信号处理
卡尔曼滤波
参数估计
多物理场耦合
系统辨识
锂电池建模
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术前沿、薪资优厚、成长空间大，但工作地点较偏，现场办公。
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。
薪资怎么样
40K
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 900 个在招 · 其中算法优化工程师 17 个
市场机会
选择适中
宁德 · 算法优化工程师 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责锂电池制造过程中的多物理场建模与参数辨识，开发参数库和软件系统，以提升电池一致性和生产异常预警能力
适合具备扎实数学物理基础和系统辨识经验，熟悉Python/C++/MATLAB的工程师
最低要求
扎实的数学（如线性代数、概率统计、数值优化）和物理（如流体力学、工程力学、热力学、电化学）基础知识，具备从第一性原理出发分析复杂工程问题的能力
熟练掌握离线与在线系统辨识的理论与方法（如最小二乘、极大似然、递推估计、卡尔曼滤波等）相关的技能，并能根据实际工况主导辨识方案的选型与优化
熟悉信号采集与处理流程，掌握数字滤波、去噪、特征提取等信号处理技术，熟悉常用参数估计算法
熟悉非线性复杂系统的建模方法（如机理-数据融合建模），能针对实际制造环境进行模型简化、校准、标定与验证，最终输出可部署的输入-输出动态模型
具备锂电池制造建模经验者优先
独立完成参数辨识系统的软件开发（熟悉Python/C++/MATLAB等至少一种编程环境）、部署、测试、性能优化及技术文档编写
具备良好的跨团队沟通能力，能够向控制、工艺、诊断等团队清晰解释参数库的使用方法、限制条件及结果解读，并协助将参数库应用于实际生产调控与异常判断，具备技术决策与方案评审能力
工作职责
负责锂电池生产制造（如极片制备、电芯装配、化成等工序）中关键设备、工艺环节或电芯本体的多物理场建模，建立电化学-热-力学耦合模型或等效电路模型、降阶模型等，以准确描述制造过程中变量的关联，并主导模型体系的整体架构设计与技术选型
运用离线参数辨识（如基于实验数据的批处理拟合）与在线参数辨识（如最小二乘、卡尔曼滤波等）方法，对制造过程中难以直接测量或时变的关键参数（如极片厚度/孔隙率、电解液浸润度、内阻、容量、荷电状态SOC、健康状态SOH、温度分布等）进行精准估计
构建可扩展、可更新的参数库，覆盖单体电芯、模组及系统层级，并支持参数的可视化、存储与版本管理
通过离线和在线方式持续输出与制造工艺及电池状态相关的可变、难测参数集合，主导参数库架构设计及核心算法选型
基于参数库中的估计结果，对电池产品的一致性、生产异常（如涂布不均、卷绕错位、化成分容异常等）或电池健康状态进行实时判断与预警，为工艺调优、质量追溯、缺陷根因分析提供数据支撑，主导异常诊断规则与判断阈值的制定
开发并部署完整的参数辨识软件系统，包括数据采集接口、信号预处理模块（滤波、去噪、特征提取）、辨识算法库、结果校验与归档模块，并完成系统测试、优化及文档化，主导软件架构设计及技术评审
与控制算法工程师、工艺工程师、故障诊断及安全团队紧密协作，指导相关方正确使用参数库，推动参数辨识结果在闭环控制、异常检测及安全评估中的实际应用，负责跨团队技术方案的协调与推进
优先资格
加分项（满足任意一项即可）：
（1）有锂电池建模、参数估计或电池管理系统（BMS）相关工作经验者优先
（2）有数学建模、数理化竞赛获奖经历者优先
（3）有制造领域的数据算法应用，在项目中实践建模及参数估计相关工作的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 宁德时代是行业龙头，平台大，技术积累深厚
- 岗位技术含量高，涉及多学科交叉，有利于个人技术成长
- 新能源行业高速发展，职业前景广阔
- 薪资待遇优厚，福利完善
- 工作强度可能较大，需要应对生产现场的技术问题
- 技术难度高，需要持续学习新知识
- 跨团队协作要求高，沟通成本较大
- 适合具备扎实数理基础、热爱技术钻研、有锂电池或相关领域建模经验，且能适应高强度工作的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在技术深度上，可向电池建模专家、算法专家方向发展
- 在管理上，可晋升为技术团队负责人或项目经理
- 行业前景广阔，可向新能源、智能制造的更高层次岗位发展
- 负责锂电池制造过程中的多物理场建模，建立电化学-热-力学耦合模型等，以描述制造变量关联
- 运用离线与在线参数辨识方法，估计难以直接测量的关键参数，如极片厚度、内阻、SOC等
- 构建参数库并开发参数辨识软件系统，包括数据采集、信号处理、算法库等模块
- 与工艺、控制、诊断团队协作，推动参数辨识结果在闭环控制、异常检测中的应用
- 扎实的数学和物理基础，能够从第一性原理分析复杂工程问题
- 熟练掌握系统辨识理论和方法，如最小二乘、卡尔曼滤波等
- 熟悉信号处理技术，包括数字滤波、去噪、特征提取
- 具备软件开发能力，熟悉Python/C++/MATLAB等至少一种编程语言
申请策略
- 了解宁德时代的产品和技术方向，在面试中展示对公司的认同
- 准备一个建模或参数辨识的案例，展示解决问题的能力
- 突出系统辨识、建模相关的项目经验，特别是锂电池或电池管理系统相关
- 强调数学建模竞赛获奖经历或学术成果
- 展示软件开发能力，如Python/C++/MATLAB的项目实践
- 体现跨团队协作和沟通能力
- 复习系统辨识理论，特别是卡尔曼滤波、最小二乘等算法
- 学习锂电池工作原理和制造工艺，了解电化学模型
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体应用场景
- 强调解决问题的思路和跨团队协作的经验
- 请介绍一个你使用卡尔曼滤波进行参数估计的项目
- 如何建立锂电池的电化学-热耦合模型？
- 在参数辨识中，如何处理噪声和异常数据？
- 你如何与工艺团队协作，确保模型的实际应用？
- 请谈谈你对电池SOC和SOH估计的理解
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位提供有竞争力的薪资和福利，宁德时代作为上市公司，稳定性高，补偿性动机得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿技术，如多物理场建模和系统辨识，技术挑战大，成长空间广阔，发展性动机得到充分满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈系统辨识、卡尔曼滤波、锂电池建模、多物理场耦合、Python、C++、MATLAB
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点在宁德，可能远离一线城市，且仅现场办公，生活便利性有限，生活化动机满足程度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
新能源行业高速增长，岗位对电池制造质量提升有直接贡献，社会价值较高，意义感动机得到较好满足。
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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