職位描述:
推動(dòng)產(chǎn)品環(huán)保和低碳開發(fā)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”升級(jí),構(gòu)建整車低碳與合規(guī)智能化能力底座, 高效滿足法規(guī)政策要求,并持續(xù)提升用戶體驗(yàn)
1. 有害物質(zhì)預(yù)測(cè)模型開發(fā):基于歷史車型BOM(物料清單)數(shù)據(jù),構(gòu)建GB/T 30512、EU ELV(報(bào)廢汽車指令)、REACH等法規(guī)的合規(guī)性AI預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)新車型設(shè)計(jì)階段對(duì)鉛、汞、六價(jià)鉻等有害物質(zhì)的秒級(jí)超限風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。
2. 氣味/VOC(揮發(fā)性有機(jī)化合物)智能評(píng)估:擺脫傳統(tǒng)依賴“人工嗅辨師”或?qū)嶒?yàn)室送檢的延遲模式,主導(dǎo)開發(fā)車內(nèi)空氣質(zhì)量(VOC/氣味)預(yù)測(cè)算法。結(jié)合材料屬性、工藝參數(shù)及環(huán)境因子,在無物理樣車階段即可預(yù)測(cè)整車氣味等級(jí)及甲醛/苯系物濃度。
3. 運(yùn)用AI+技術(shù),基于數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用,高效生成車輛最優(yōu)拆解方案
4. 材料循環(huán)再利用推薦系統(tǒng):基于廢料數(shù)據(jù)庫與材料特性圖譜,開發(fā)推薦算法,為研發(fā)工程師智能匹配報(bào)廢車回收材料的高價(jià)值再利用場(chǎng)景,推動(dòng)閉環(huán)回收。
5. 與DD合作,將上述模型封裝為標(biāo)準(zhǔn)API服務(wù),集成至研發(fā)PLM(產(chǎn)品生命周期管理)系統(tǒng)或材料數(shù)據(jù)管理平臺(tái),形成企業(yè)內(nèi)部的“可持續(xù)研發(fā)智能助手”。
6. 跟蹤學(xué)術(shù)界工業(yè)界前沿技術(shù)(如AI for Science),探索大模型在材料替代(循環(huán)應(yīng)用)、數(shù)字健康,環(huán)保開發(fā)等研發(fā)場(chǎng)景的應(yīng)用落地。
職位要求:
碩士及以上學(xué)歷(應(yīng)屆或1–2年工作經(jīng)驗(yàn))
專業(yè)方向:車輛工程,環(huán)境工程、材料工程、材料信息學(xué),全生命周期周期評(píng)估LCA等
有機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)建模課程基礎(chǔ),具備一定數(shù)據(jù)分析能力
邏輯清晰,具備較強(qiáng)學(xué)習(xí)能力,對(duì)AI+有極大的興趣和探索欲
加分項(xiàng):
1. 有汽車或高端制造業(yè)背景,理解BOM結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品研發(fā)V模型流程者優(yōu)先。
2. 熟悉以下任一領(lǐng)域知識(shí)者優(yōu)先:材料化學(xué)特性、汽車ELV/REACH法規(guī)、ISO 14040/14067(碳足跡)標(biāo)準(zhǔn)、氣味/VOC檢測(cè)原理。
3. 具備跨學(xué)科項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),例如參與過“AI+ 材料”、“AI+ 化學(xué)”等科研項(xiàng)目,或發(fā)表過相關(guān)領(lǐng)域頂會(huì)論文