宁德时代
智控算法主任工程师
智控算法主任工程师
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公自动化控制
自动化控制
Mpc
六西格玛
工业算法
工艺优化
强化学习
控制理论
数据分析
机器学习
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
新能源巨头，前沿智控算法，技术挑战大，地点宁德，WLB未知。
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
33K
比自动化控制中位数高
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 850 个在招 · 其中自动化控制 10 个
市场机会
选择不多
宁德 · 自动化控制 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
这是宁德时代（CATL）的智控算法主任工程师职位，主要负责智能控制算法的研发与优化，包括MPC、强化学习等前沿方法，并将其应用于电池制造过程控制、工艺优化和质量预测
岗位技术含量高，适合有扎实控制理论功底和丰富工业场景落地经验的算法专家
工作地点在福建宁德
最低要求
扎实的控制理论基础，熟练掌握经典控制分析和设计方法
具备良好的数学建模能力，熟悉机械系统动力学知识，能够从第一性原理出发指导复杂系统的建模与分析
熟练掌握Python/C++等编程语言，具备良好的编程规范，具备主导算法工程化落地项目的经验
具有机器学习、强化学习、模型预测控制MPC等算法开发与工程化的项目落地经验
有统计学基础，掌握六西格玛工程数据分析理论，熟练分析工业数据
对研究机理感兴趣，热爱专研科学原理，能够指导团队完成工业数据的深度挖掘与机理建模
具备良好的工程问题解决能力，结合实际需求有逻辑地拆解问题、分析数据，并制定解决方案
工作职责
负责智控算法的开发、设计与优化，包括但不限于Rule-based、MPC、强化学习、最优化、扰动观测器等算法，并主导核心算法的技术路线规划与选型决策
深入理解业务需求，将算法应用于实际项目中，如先进过程控制、工艺动态优化、质量追溯及前置预警等，主导算法在重大项目中的落地策略与方案评审
负责工艺机理建模，算法仿真验证与测试，确保算法的稳定性和可靠性
与硬件、软件团队紧密合作，完成算法在工业场景里的实现与集成，负责跨团队技术方案的协调与推进
跟踪AI4E最新技术动态，进行新技术的预研和技术攻关，主导技术预研方向的选择及攻关路径的制定
优先资格
有控制算法并结合机器学习预测相关项目者优先
有制造领域的数据算法应用，如相关性分析、工艺动态优化、策略优化、MPC、智能装备的算法经验或机器人实体项目经历，并在项目中实践控制算法的经验者优先
有主导至少一个完整项目从需求到量产落地的经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大：宁德时代是全球动力电池龙头，技术资源丰富
- 行业前景好：新能源是高速增长赛道，个人价值持续增值
- 薪资竞争力强：主任工程师级别待遇优厚
- 地点局限：工作地在宁德，生活便利性和娱乐设施不如一线城市
- 工业环境复杂：算法需适应真实产线环境，可能面临不稳定因素，需要较强的问题解决能力
- 适合具备深厚控制理论背景、热爱技术攻关、希望在新能源智能制造领域深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
- 技术前沿：涉及强化学习、MPC等先进算法，挑战性和成长空间大
- 技术门槛高：需要扎实的控制理论、编程和算法功底，学习压力大
角色解读
- 技术专家路线：深耕智控算法，成为工业智能控制领域的技术权威
- 管理路线：主导团队技术方向，晋升为技术经理或研发负责人
- 行业跨界：新能源+AI复合背景，可向智能制造、数字化转型方向拓展
- 负责智控算法（如MPC、强化学习）的开发、设计与优化，并主导技术路线规划
- 将算法应用于电池制造过程控制，如工艺动态优化、质量追溯和预警
- 进行工艺机理建模和仿真验证，确保算法在工业环境中的稳定可靠
- 与硬件、软件团队协作，完成算法在工业场景中的集成与落地
- 扎实的控制理论基础与数学建模能力，能进行复杂系统分析
- 熟练掌握Python/C++，具备良好编程规范和算法工程化能力
- 熟悉机器学习、强化学习、MPC等算法，有实际项目落地经验
- 具备统计学和六西格玛知识，能深度分析工业数据
申请策略
- 在简历中明确写出主导的项目及量化成果
- 面试时展示对AI4E（AI for Engineering）的理解和热情
- 突出控制算法相关项目，特别是MPC、强化学习在工业场景的应用
- 强调主导完整项目的经验，从需求到量产落地的案例
- 展示Python/C++编程能力和代码质量
- 提及数据分析、六西格玛等工业数据相关技能
- 如需加强，可补充强化学习和MPC的实践项目
- 熟悉电池制造工艺或有工业控制背景更佳
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 强调问题拆解思路：从业务需求到算法选型再到工程落地
- 结合第一性原理：从本质出发分析问题
- 请介绍一个你主导的MPC或强化学习项目，如何解决实际问题？
- 如何进行工艺机理建模？遇到模型不准确时怎么处理？
- 如何将算法从仿真迁移到实际产线，有哪些关键点？
- 你如何理解六西格玛在数据分析中的作用？
- 面对复杂的工业环境，你如何保证算法的稳定性？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
75中等
该职位薪资水平较高，宁德时代作为上市公司提供有竞争力的薪酬和福利，但工作地点在宁德，生活成本较低，综合补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
该职位涉及前沿算法（强化学习、MPC等），有技术预研和主导方向的机会，对个人技术成长和职业发展非常有利。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MPC、强化学习、Python、C++、机器学习、控制理论、工艺优化、六西格玛
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在宁德，为现场办公模式，JD未提及灵活工作或加班情况，生活方式自由度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
新能源行业处于高速增长期，宁德时代的社会贡献大，该职位直接参与电池制造过程的智能化升级，意义感较强。
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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