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2小时前在线
BMS算法工程师
广州全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
工作时间: 工作日08:00-00:00、周末08:00-00:00工作地点:
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个人介绍
华南理工大学计算机科学与技术本硕毕业（2020 届本科、2023 届硕士），科班出身、基础扎实。深耕机器学习与深度学习，熟练使用 Python、PyTorch，在计算机视觉（OpenCV）方向有丰富的算法工程经验，同时具备 C++、Java 的底层与后端开发能力，能独立完成从前端到后端、从算法建模到工程落地的全栈交付。专注电池管理系统（BMS）领域，对锂电池 SOC/SOH 状态估计、时序特征提取与物理信息神经网络（PINN）有深入研究和落地实践。代码规范、沟通高效、责任心强，期待用专业技术为客户创造长期价值。
工作经历
2023-07-01 -2026-08-22广州创之力智能科技有限公司BMS算法工程师
公司主要业务：专注锂电池全生命周期管理，以自研柔性压力传感技术为核心，结合多维度传感数据与大数据故障建模算法，提供电池膨胀力检测、热失控预警、iBMS 云平台等解决方案，覆盖储能、动力与消费电子领域。 我的职责：负责电池健康状态（SOH）与热失控预警算法的研发，主导从数据清洗、特征工程到模型训练与云端部署的完整链路，并参与 iBMS 云平台后端开发。 工作内容：① 基于电池循环充放电数据，提取容量增量（IC）、差分电压（DV）等特征，使用 PyTorch 搭建 BiLSTM + 注意力机制的 SOH 预测模型，在 LFP 电池数据集上 RMSE ≤1.2%，优于传统等效电路模型；② 融合膨胀力、电压、温度多模态时序数据，开发异常检测算法（孤立森林 + LSTM-Autoencoder），实现热失控提前 8 分钟预警，误报率
教育经历
2020-08-31 - 2023-06-15华南理工大学计算机科学与技术硕士
2016-09-01 - 2020-06-25华南理工大学计算机科学与技术本科
资质认证
语言
作品
本项目围绕锂电池状态智能估计构建了五大算法功能模块：①数据预处理与特征工程模块——对充放电电压、电流、温度、容量曲线进行清洗、归一化与特征提取，内置基于模糊信息测度的SOC特征选择（DMRCmRC）与基于小波变换（DTCWT）的多尺度特征编码。②SOH健康状态估计模块——集成物理信息神经网络（EM-
02026-08-21 23:54
下载次数：0
￥2000
