The posting
一、岗位定位
面向汽车智能化与软件定义汽车的发展方向，探索数据驱动、数学建模与优化算法在车辆控制及标定领域的应用。
针对传统车辆控制中依赖工程经验、人工标定和规则逻辑实现的场景，通过建立车辆数学模型、数据驱动模型及优化算法，将复杂的车辆工程问题转化为可量化、可计算、可优化的问题，并最终形成可落地的车辆控制算法及标定策略。
---
二、岗位职责
1. 车辆工程问题数学建模
针对车辆控制、标定、舒适性、能耗及运动控制等问题，进行问题抽象和数学建模：
- 分析车辆系统输入、状态、输出及约束条件；
- 建立车辆动力学、热力学、运动学等数学模型；
- 将主观感受、工程指标等转化为可量化的目标函数和评价指标；
- 通过系统辨识、参数拟合等方法建立车辆系统模型；
- 分析模型精度、适用范围及模型参数敏感性。
2. 优化算法与控制策略开发
针对车辆控制中的参数优化和多目标权衡问题，设计并实现优化算法：
- 参数优化、曲线/MAP优化；
- 单目标及多目标优化；
- 约束优化；
- 路径规划及轨迹优化；
- 参数辨识与在线/离线优化；
- 预测控制及最优控制算法；
- 根据实际工程问题选择合适的数学模型和算法，而非单纯依赖规则逻辑。
3. 算法仿真与工程化实现
完成数学模型和算法从理论到工程的落地：
- 使用MATLAB/Simulink、Python等工具完成模型开发；
- 搭建算法仿真及验证环境；
- 与车辆控制软件进行接口定义和算法集成；
- 根据工程需求完成算法的C/C++实现或自动代码生成；
- 支持台架及实车验证，并根据测试数据进行模型迭代。
4. 前沿技术探索
探索数学建模、优化算法、机器学习等新技术在车辆控制领域的应用：
- Model-based Control
- Model-based Calibration
- System Identification
- Optimal Control
- Model Predictive Control（MPC）
- Data-driven Modeling
- Machine Learning / AI
- Digital Twin / Virtual Calibration
1. 学历及专业
- 硕士；
- 应用数学、控制科学与工程、自动化、车辆工程、机械工程、计算机、人工智能等相关专业；
- 具有较强数学建模、控制理论或优化算法背景者优先。
2. 数学与算法基础
- 具备良好的数学基础和逻辑分析能力，能够理解并应用数学方法解决实际工程问题；
- 对数学建模、数据分析、优化算法或控制算法具有较强兴趣和学习能力；
- 重点关注将实际工程问题抽象为数学问题，并形成可计算、可验证模型的能力。
3. 建模与算法能力
具备较强的数学建模和算法分析能力，能够：
- 对复杂工程问题进行合理假设；
- 建立数学模型；
- 定义目标函数、约束条件及评价指标；
- 选择合适的求解方法；
- 对模型结果进行验证和误差分析。
熟悉以下一个或多个方向者优先：
- 系统辨识
- 参数估计
- 最优控制
- MPC
- 动态规划
- 非线性优化
- 多目标优化
- 机器学习/回归建模
- 时间序列建模
4. 编程能力
熟练掌握至少一种编程语言：
- Python
- MATLAB
- C/C++
5. 工程能力
- 对汽车、车辆控制或复杂机电系统具有浓厚兴趣；
- 能够理解基本的车辆动力学、控制系统及车辆信号；
- 具备较强的数据分析能力；
- 能够将理论模型转化为可运行的算法；
- 具备较强的问题分析和工程落地能力。
---
四、加分项
具备以下任一经历者优先：
- 全国大学生数学建模竞赛获奖；
- 美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）获奖；
- 具有数学建模、优化算法相关科研项目；
- 具有车辆动力学、车辆控制
- 具有Model Predictive Control、Optimal Control、System Identification项目经验；
- 具有MATLAB/Simulink建模及代码生成经验；
---
五、我们希望你具备的核心能力
我们尤其关注以下能力，而不仅仅是掌握多少工具：
1. 抽象能力
能够把：
> “车辆驾驶起来不舒服”
转化为：
> 可量化的性能指标、数学模型、目标函数及约束条件。
2. 建模能力
能够回答：
> “这个车辆问题应该如何建立数学模型？”
而不是简单地选择一个现成算法。
3. 优化能力
能够进一步思考：
> “在多个性能目标和工程约束同时存在的情况下，如何找到最优解？”
4. 工程落地能力
能够完成：
> 数学模型 → 算法 → 仿真 → 软件实现 → 台架/实车验证
的完整闭环。
5. 学习和探索能力
能够快速理解车辆工程问题，并将数学、控制、数据分析及AI等不同领域的方法应用到实际车辆控制场景中。
