1、负责汽车研发多学科联合优化问题的建模、算法开发与工程应用； 2、围绕结构轻量化、刚强度、碰撞安全、疲劳耐久、NVH、空气动力学、热管理、多体动力学、标定参数优化等场景开展优化算法支持； 3、负责工程问题数学建模，定义设计变量、目标函数、约束条件与优化边界； 4、负责 DOE 试验设计、敏感度分析与设计空间探索； 5、构建代理模型/近似模型（响应面、Kriging、高斯过程、神经网络等），支撑多目标优化求解； 6、打通仿真→数据处理→模型训练→优化求解→报告输出的自动化全流程； 7、与 CAE、设计、试验、数据、平台等团队协同，推动优化方案在工程项目中落地； 8、沉淀优化算法组件、DOE 模板、代理模型模板与工程案例库。

1、硕士研究生及以上学历，车辆工程、机械工程、力学、航空航天、自动化、数学、计算机、人工智能等相关专业； 2、具备工程优化、CAE 仿真优化、数学建模或机器学习建模相关经验； 3、熟悉 DOE 方法（拉丁超立方、正交试验、Sobol 采样等）及代理模型（Kriging、高斯过程、XGBoost、神经网络等）； 4、掌握常用优化算法（遗传算法、粒子群、贝叶斯优化、NSGA-II 等）； 5、熟悉至少一种优化流程工具（Isight、modeFRONTIER、HEEDS、HyperStudy 等）和 CAE 工具链（HyperWorks、Abaqus、Nastran、Adams 等）； 6、熟悉 Python/MATLAB/C++ 中至少一种，具备数据处理与自动化脚本开发能力； 7、具备跨专业沟通能力，能推动优化方案在真实工程中落地。