職位描述:
推動產(chǎn)品環(huán)保和低碳開發(fā)從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”升級,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
1. 有害物質(zhì)預(yù)測模型開發(fā):基于歷史車型BOM(物料清單)數(shù)據(jù),構(gòu)建GB/T 30512、EU ELV(報廢汽車指令)、REACH等法規(guī)的合規(guī)性AI預(yù)測模型,實現(xiàn)新車型設(shè)計階段對鉛、汞、六價鉻等有害物質(zhì)的秒級超限風(fēng)險預(yù)警。
2. 氣味/VOC(揮發(fā)性有機(jī)化合物)智能評估:擺脫傳統(tǒng)依賴“人工嗅辨師”或?qū)嶒炇宜蜋z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)測整車氣味等級及甲醛/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)工程師智能匹配報廢車回收材料的高價值再利用場景,推動閉環(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,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)
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AI+有極大的興趣和探索欲
加分項:
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檢測原理。
3. 具備跨學(xué)科項目經(jīng)驗,例如參與過“AI+ 材料”、“AI+ 化學(xué)”等科研項目,或發(fā)表過相關(guān)領(lǐng)域頂會論文