算法 —— 熟悉锂电池SOX算法、均衡、故障诊断算法、熟悉机器学习/深度强化学习算法,基于论文复现算法;
Python语言——擅长使用pandas 、numpy、matplotlib等库进行大批量、高复杂度数据处理统计与可视化,熟悉sklearn、pytorch等常用机器学习库;
Matlab/Simulink —— 具有m语言脚本开发能力、Simulink MBD开发及MIL测试、代码生成能力;
1)云端算法开发部署:基于阿里云平台、开发云端故障诊断功能*1,对每日电池故障信息在线统计并推送至售后,减少客诉问题。开发工商储项目容量在线计算脚本*1,用于验证在研均衡算法效果;验证在研故障诊断算法落地效果,开发算法特征统计脚本*2,按周期自动追踪算法信息并展示结果;
2)大数据获取/挖掘:负责某换电两轮车项目11K产品云端数据回收、数据上传质量提升,包括前期修需求制定、中期联调测试与后期导入;针对某共享电动车项目开发数据爬虫脚本,统计市场端9K产品工况;
3)实验室数据处理:完成储能项目*7研发阶段的SOX精度分析,帮助项目正常量产;完成储能项目*5、电动两轮车项目*6的新算法内部测试数据分析,包括特征值计算,算法精度计算,检出率误报率统计等,对算法优化提供支持;
4)市场端数据分析:完成某欧洲储能项目多国多地区的电池两年运行数据的用户习惯、电池状态统计、竞品对比;针对客诉问题进行故障分析,提供技术支持,完成两轮车项目*3,储能项目*2,无人机项目*1的市场问题故障分析,问题包含容量、SOH、SOC、不一致性等方面;完成两轮车项目*2、无人机项目*1的故障诊断类算法市场落地效果验证;
5)离线数据处理脚本开发:开发NPI项目数据处理脚本,减少项目开发流程中数据处理、参数提取的工作量,相较于手动处理,提升处理效率95%;开发离线数据分析脚本,包含数据清洗、规范化、插值、滤波、特征提取、电池SOX统计、可视化等功能;