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算法工程师
宁德时代 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
郑州 全区
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
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；
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；
项目经验
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；
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；
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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；
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；
项目经验
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；
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；
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